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⛄ 内容介绍
小波分析是一种信号处理方法，可以应用于气象数据的分析。它可以提供对时间序列数据的多尺度分析，帮助我们了解信号的频率和时间特征。
在气象数据分析中，小波分析可以用于以下方面：
- 数据去噪：气象数据通常会包含各种噪声，如随机波动或传感器误差。小波分析可以帮助我们从原始数据中提取出真实的信号，去除噪声。
- 频谱分析：小波分析可以提供不同尺度下的频谱信息，帮助我们了解信号的频率成分。通过分析气象数据的频谱，我们可以研究气候变化、季节性变化以及其他周期性变化。
- 时频分析：通过小波变换，我们可以获得信号在时间和频率上的局部特征。这可以帮助我们检测气象数据中的短期变化和突发事件。
- 模式识别：小波分析可以用于检测气象数据中的特定模式或趋势。通过对不同尺度的小波系数进行分析，我们可以找到数据中的重要模式，并对气候现象进行分类和预测。
总之，小波分析在气象数据分析中具有广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和利用气象数据。
⛄ 部分代码
%1.xiaozao函数，是需要对标准化的序列进行消除数据噪音分析；%2.Db3函数，是对数列进行Db3趋势分析；%3.period函数，是求得时间序列的实部和模的平方。%其中周期变化图是实部的等值线图%而小波方差是模的平方的算数平均。clear%s=load('D:\data\data.txt'); % 输入n*m 55年*84站%path_out5 = 'D:\xiaoboshuchu\'load 暴雨量.matstart_year=1958a=s(:,1);b=zscore(a);scales=[1:1:32];%进行连续小波变换得到小波系数矩阵,选择复morlet小波函数wf=cwt(b,scales,'cmor1-1'); %计算小波系数shibu=real(wf);% 求得系数的实部mo=abs(wf); %计算小波系数模的绝对值mofang=mo.^2; %计算小波系数的模方fangcha=mean(mofang,2); %计算小波方差，小波方差是模的平方的算数平均%**********画小波实部*************figure(1);j = j + 1;% subplot(121);% axis([1961,2015,0,50]);width=713;%宽度，像素数height=493;%高度left=300;%距屏幕左下角水平距离bottem=200;%距屏幕左下角垂直距离set(gcf,'position',[left,bottem,width,height])
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 吕晶晶.MATLAB与Origin数据传递在气象数据分析中的应用[J].高教学刊, 2015(19):2.DOI:CNKI:SUN:GJXK.0.2015-19-129.
[2] 姚清晨,张红.基于小波分析的太原市空气质量变化特征及预测[J].山西大学学报：自然科学版, 2019, 42(1):10.DOI:10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.04.28.005.
