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地震

风廊线雷达探测与应用

作者：胡明宝著

出版社：气象出版社出版时间：2015-01-01

开本： 16开 页数： 200

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版权信息
内容简介
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作者简介

风廊线雷达探测与应用版权信息

ISBN：9787502960896
条形码：9787502960896 ; 978-7-5029-6089-6
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
科普读物
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风廊线雷达探测与应用内容简介

　　《风廓线雷达探测与应用》系统地介绍了风廓线雷达的探测原理、雷达探测模式设置、信号处理方法、目标谱峰检测、风廓线计算、数据质量控制方法等内容，并利用雷达长期的连续观测数据，研究分析了风廓线雷达的实际探测性能及其在天气监测中的应用。《风廓线雷达探测与应用》内容丰富，可供大气科学各专业本科生学习使用，也可供气象工作者参考。

风廊线雷达探测与应用目录

前言
第1章风廓线雷达的发展
1.1 风廓线雷达的分类
1.2 风廓线雷达的发展
1.3 风廓线雷达的技术现状

第2章风廓线雷达探测原理与工作模式
2.1 湍流简介
2.2 湍流散射理论
2.3 风廓线雷达探测
2.4 风廓线雷达信号与数据处理流程
2.5 风廓线雷达探测模式分析与设计

第3章风廓线雷达谱分析方法
3.1 谱分析方法的发展
3.2 FFT法谱分析
3.3 小波技术应用研究
3.4 *大熵法应用研究
3.5 数值模拟检验
3.6 本章小结

第4章风廓线雷达目标检测方法
4.1 目标检测方法的发展
4.2 客观化目标检测法
4.3 综合识别法目标检测研究
4.4 检测效果分析
4.5 本章小结

第5章风廓线计算与数据质量控制方法
5.1 数据质量控制方法的发展
5.2 一致性平均的研究
5.3 风廓线计算
5.4 数据质量控制方法研究
5.5 本章小结

第6章风廓线雷达探测性能试验
6.1 长期运行稳定性分析
6.2 数据获取率分析
6.3 探测数据准确性分析
6.4 风廓线雷达自比对分析

第7章风廓线雷达探测过境天气的分析与识别
7.1 基本原理
7.2 雷达探测图例分析
7.3 一次飑线天气过境分析

第8章风廓线雷达探测风切变
8.1 风切变
8.2 风切变的计算
8.3 风切变的探测识别

第9章风廓线雷达探测低空急流
9.1 低空急流及其定义
9.2 低空急流的统计分析
9.3 低空急流个例分析

第10章风廓线雷达垂直速度资料的应用
10.1 垂直速度的计算
10.2 个例分析
10.3 统计分析与应用
参考文献

展开全部

风廊线雷达探测与应用节选

　　《风廓线雷达探测与应用》：　　用均值代替直流谱的方法会产生频率偏移问题（Sato，1982）。利用FFT变换将信号由时域变换到频域，一旦噪声频谱与雷达回波信号的频谱混杂在一起时，谱分析的结果就会是它们的集体呈现。当噪声较强时就难以得到有用的雷达回波信息，影响了谱的分析结果。而在2.3.3一节中，作者提到风廓线雷达探测时由于回波信号弱，容易受到各种杂波和噪声的干扰。因此，为提高数据质量，需要研究如何有效去除或抑制风廓线雷达信号中的噪声和地杂波，提高回波信号的信噪比。　　小波变换（wavele ttransform）是在傅氏变换分析基础上发展起来的一种信号处理手段，可实现信号的多尺度分析，被誉为信号处理中的“数学显微镜”，广泛应用于数据压缩、信号去噪、图像融合等领域。1994年，Standford大学的Donoho等提出了小波阈值去噪算法，并从渐进意义上证明了它的*优性；此后，国内外的许多学者对小波阈值去噪算法提出了各种改进方案。　　由于小波分析在信号去噪性能方面的优越性，国内外的学者都开始研究如何将小波技术应用于风廓线雷达信号的杂波去除中。1997年，Jordan等提出利用小波变换技术去除风廓线雷达信号中的地杂波和间歇性杂波，并用Daubechies小波获得较理想的效果。2001年，Lehmann等将小波技术应用于风廓线雷达的信号处理中，利用阈值法去除雷达回波信号中的杂波，取得较好的实验结果。2006年，丁敏等利用提升小波和阈值法抑制风廓线雷达地杂波，提升小波运算速度，适合硬件实现。2008年，王勇等提出利用小波变换抑制风廓线雷达间歇性杂波；2008年，Lehmann等提出利用加窗傅里叶变换去除风廓线雷达间歇性杂波。　　应用小波分析的主要困难在于需要找到一组合适的小波基，能够适应风廓线雷达的连续运行和无人值守式的工作，也就是要对环境具有自适应性，如果针对性太强，那就会限制其推广使用。　　20世纪70年代发展起来的现代谱估计技术，如*大熵法，就具有一定的自适应性。*大熵谱分析法*早是1967年由J.P.Burg提出的（Burg，1967），他根据长期从事地震波信号分析的经验，借助信息论的发展成果，著文提出：在已知自相关函数前（N+1）个值的前提下，不采用补充零或乘以窗函数的办法，来增加样本的长度，而是在保证每一步都取得熵*大的条件下，对自相关函数未知延迟点上的值进行外推，理论上可以一直递推到所需要的样本长度，然后再用这些已知值和递推值所组成的整个自相关函数序列去计算该过程的功率谱密度函数。这种方法称为*大熵谱分析法。由此得到的估计谱称为*大熵谱。　　在递推过程中采用*大熵准则，意味着在预测的未知点上功率谱具有*大的不确定性，因此，这样的递推过程对导出的结果不增添任何强加的信息。与传统的谱分析方法相比较，避免了数据的周期扩展或对未测量的值乘以零的假设，这就使得*大熵法有更高的谱分辨力和估计精度。　　……