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Spatial-Temporal Analysis of Environmental Data of North Beijing District Using Hilbert-Huang Transform

机译:基于Hilbert-Huang变换的北京北部地区环境数据时空分析

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摘要

Temperature, solar radiation and water are major important variables in ecosystem models which are measurable via wireless sensor networks (WSN). Effective data analysis is necessary to extract significant spatial and temporal information. In this work, information regarding the long term variation of seasonal field environment conditions is explored using Hilbert-Huang transform (HHT) based analysis on the wireless sensor network data collection. The data collection network, consisting of 36 wireless nodes, covers an area of 100 square kilometres in Yanqing, the northwest of Beijing CBD, in China and data collection involves environmental parameter observations taken over a period of three months in 2011. The analysis used the empirical mode decomposition (EMD/EEMD) to break a time sequence of data down to a finite set of intrinsic mode functions (IMFs). Both spatial and temporal properties of data explored by HHT analysis are demonstrated. Our research shows potential for better understanding the spatial-temporal relationships among environmental parameters using WSN and HHT.
机译:温度,太阳辐射和水是生态系统模型中的重要变量,可通过无线传感器网络(WSN)进行测量。有效的数据分析对于提取重要的时空信息是必要的。在这项工作中,使用基于无线传感器网络数据收集的分析的希尔伯特-黄变换(HHT)探索了有关季节性野外环境条件的长期变化的信息。数据收集网络由36个无线节点组成,在中国北京CBD西北部的延庆市,占地面积100平方公里,数据收集涉及2011年三个月期间的环境参数观测。经验模式分解(EMD / EEMD)将数据的时间序列分解为有限的一组固有模式函数(IMF)。通过HHT分析探索了数据的时空特性。我们的研究显示了使用WSN和HHT更好地理解环境参数之间的时空关系的潜力。

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