[发明专利]一种基于Vondrak滤波的潮汐观测资料预处理方法

说明书

本发明公开了一种基于Vondrak滤波的潮汐观测资料预处理方法：步骤A，给定初始平滑因子，计算初始Vondrak滤波平滑值；步骤B，采用Hemlert方程分量估计法，反复迭代计算拟合函数与平滑函数的方差，以拟合函数的方差与平滑函数的方差的比值进行修正，从而得到最佳平滑因子；步骤C，基于最佳平滑因子得到最终Vondrak滤波平滑值，输出处理后的潮位序列；步骤D，数值模拟原始潮位序列降噪平滑效果验证。本发明能够很好的针对原始潮位序列进行降噪平滑、剔除粗差，处理后输出的数据序列具有较好的完整性。同时，在计算中采用Hemlert方差分量估计法反复迭代计算求得平滑因子，无需预先知道输入的原始潮位序列的频率或标准差等先验信息，求得的平滑因子具有合理性且计算量较小。

技术领域

本发明涉及潮汐观测资料预处理，特别涉及一种基于Vondrak滤波的潮汐观测资料预处理方法，用于剔除潮汐观测序列中粗差和观测噪声等误差。

背景技术

潮位观测信息中不仅包含着有用的潮位信号，也包含了粗差和观测噪声等无用的干扰噪声，这些都是原始潮位数据记录中的误差。由于验潮仪器记录故障或人工误读或潮汐资料后期整编误差等原因造成粗差，粗差在潮位时序曲线中表现为尖点现象，且多呈现为离散分布或连续分布状态，尖点处的潮高严重偏离了原始潮位序列曲线的变化趋势；除了粗差的影响，潮汐涌浪的高频振动也会对潮汐原始记载的潮位序列造成不良影响，当潮汐涌浪较大时，高频振动部分的振幅也较大，导致原始的潮位序列曲线在每个记录观测时刻处呈现强烈的上下振动。这些误差的存在会严重影响后续数据处理与分析结果的精度，所以如何有效的辨别和剔除误差是潮汐观测资料处理中的重要问题。Vondrak滤波是一种能够在未知拟合函数形式的情况下，对观测数据进行合理平滑的滤波方法。该方法根据三阶差的平方和来反映平滑的程度，利用平滑因子来控制拟合曲线的逼近度和平滑性，具有良好的滤波性能。Vondrak滤波的本质就是通过确定合适的平滑因子在绝对拟合与绝对平滑之间寻求一个折衷的效果，目前常用的平滑因子选取方法如观测误差法、误差曲线法、频率响应法和交叉证认法，有需要已知先验的观测信息或计算量较大等缺点，选择的平滑因子随机性也比较大。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于Vondrak滤波的潮汐观测资料预处理方法。本发明针对原始潮汐观测序列中粗差和观测噪声等误差的特点，采用基于Vondrak滤波的方法，对带有误差的原始潮位观测序列曲线进行自适应合理平滑滤波，不仅能够有效剔除原始潮位观测序列中粗差和干扰噪声，还具有较高的运算速度，去误差后的原始潮位数据完整性高。

本发明所采用的技术方案是：一种基于Vondrak滤波的潮汐观测资料预处理方法，包括以下步骤：

步骤A，给定初始平滑因子，根据公式(5)计算初始Vondrak滤波平滑值：

式中，I(n)为n阶单位矩阵；ε₀＝1/λ²为平滑因子；

Y'为初始Vondrak滤波平滑值；

步骤B，采用Hemlert方程分量估计法，反复迭代计算拟合函数与平滑函数的方差，以拟合函数的方差与平滑函数的方差的比值进行修正，从而得到最佳平滑因子；

步骤C，将步骤B中求取的最佳平滑因子带入到步骤A中的公式(5)中，得到最终Vondrak滤波平滑值，输出处理后的潮位序列；

步骤D，数值模拟原始潮位序列降噪平滑效果验证。

进一步的，步骤A具体包括：

对于含有干扰噪声的原始潮位序列(x_i，y_i)，其中i＝1,2,...n；x_i为测量时刻，y_i为观测值；Vondrak滤波平滑的基本准则为：