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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| 2206-01.pdf | 3.62 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | 最適サポート長基底によるWavelet解析に基づくエル・ニーニョ南方振動ENSOの特徴抽出 (時間周波数フレームと画像処理への応用) |
| 著者: | 新井, 康平  |
| 著者名の別形: | Arai, Kohei |
| キーワード: | エル・ニーニョ南方振動 南方振動インデックス 海面水温 Daubechies基底関数 最適サポート長 ENSO Discrete Wavelet Transformation DWT SOI SST |
| 発行日: | Dec-2021 |
| 出版者: | 京都大学数理解析研究所 |
| 誌名: | 数理解析研究所講究録 |
| 巻: | 2206 |
| 開始ページ: | 1 |
| 終了ページ: | 14 |
| 抄録: | ENSO：エル・ニーニョ南方振動の予測は、出現の不規則性から、古くて新しい困難な課題である。本稿では、Daubechies基底関数のWavelet変換による圧縮によるエル・ニーニョ現象の特徴抽出を試みている。具体的な方法として、圧縮後低周波成分のみのデータで再構成して原時系列データのRMS偏差を評価する方法を考案した。また、最道サポート長基底によるWavelet解析に基づく方法を試行し、SOI：南方振動インデックスとSST：海面水温データを用いて特徴抽出を試みた。21年4か月のデータを用い、これら特徴を抽出することが可能であることを確認した。さらに、Wavelet基底の最適サポート長の決定法についても検討した。 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/267832 |
| 出現コレクション: | 2206 時間周波数フレームと画像処理への応用 |
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