【摘 要】
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慢特征分析法（Slow Feature Analysis,SFA）是一个从快变的信号中提取慢变特征的有效方法,它的提出丰富了人们对非平稳系统外强迫特征的重建手段。本文以Henon映射为基础,构造二
【机 构】
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成都信息工程大学大气科学学院,中国科学院大气物理研究所中层大气与全球环境探测重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划2017YFC1501804;国家自然科学基金91737102;41575058~~
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慢特征分析法（Slow Feature Analysis,SFA）是一个从快变的信号中提取慢变特征的有效方法,它的提出丰富了人们对非平稳系统外强迫特征的重建手段。本文以Henon映射为基础,构造二维非平稳系统模型,尝试SFA方法在二维复杂非平稳系统中重建外强迫特征的能力。试验表明,SFA方法能够较好地从单时变参数Henon映射中提取出外强迫信号;通过结合小波变换技术,可以还原双时变参数Henon映射中的外强迫信号。另外,本文利用SFA方法重建了北京市气温的外强迫信号,分析其外强迫信号的尺度特征及其可能的物
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