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Modified singular spectrum analysis for despiking acoustic Doppler velocimeter (ADV) data

机译:用于防止声学多普勒速度计(ADV)数据的修改奇异谱分析

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摘要

Spectral investigation of spike contaminated velocity time series recorded by acoustic Doppler velocimeter (ADV) remains a challenging task. In this paper, we propose a singular spectrum analysis (SSA) method with novel grouping criteria to remove spikes from highly contaminated velocity time series. The proposed technique is tested on the highly contaminated experimentally observed velocity time series data in the vegetated sand bed channel. The performance of this method is assessed by the power spectral density of clean ADV time series data. Special importance is placed to produce the accurate power spectral density in streams with high energy fluctuation. The trends show that the reconstructed velocity time series is free from spikes and noise components. Furthermore, the velocity power spectra of the filtered AVD time series data satisfy the Kolmogorov -5/3 law in inertial sub range.
机译:声学多普勒速度计(ADV)记录的尖峰污染速度时间序列的光谱研究仍然是一个具有挑战性的任务。 在本文中,我们提出了一种具有新型分组标准的奇异谱分析(SSA)方法,以从高度污染的速度时间序列中除去尖峰。 所提出的技术在植被砂床沟道中的高度污染的实验观察到的速度时间序列数据上进行了测试。 通过清洁的ADV时间序列数据的功率谱密度来评估该方法的性能。 放置特殊重要性,在具有高能量波动的流中产生精确的功率谱密度。 趋势表明,重建的速度时间序列是没有尖峰和噪声分量的。 此外,过滤的AVD时间序列数据的速度功率谱满足惯性子系列中的Kolmogorov -5/3定律。

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