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Empirical Mode Decomposition and Significance Tests of Temperature Time Series

机译:温度时间序列的经验模式分解及其意义测试

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摘要

Empirical mode decomposition (EMD) has become a powerful tool for adaptive analysis of non-stationary and nonlinear time series. In this paper,we will perform a multi-scale analysis of the Central England Temperature and the proxy temperature from Greenland ice core time series by using EMD. We will make a significance test against the null hypothesis of red noise and determine both the dominant modes of variability and how those modes vary in time.
机译:经验模式分解(EMD)已成为非静止和非线性时间序列自适应分析的强大工具。在本文中,我们将通过使用EMD来对中央英国中央温度和格陵兰冰核心时间序列的代理温度进行多规模分析。我们将对红噪声的零假设进行重要性测试,并确定主要的可变性模式以及这些模式如何随时间变化。

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