MATLAB 时间序列重建 HANTS 代码和 GIS

最新推荐文章于 2024-11-22 12:29:11 发布
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文章标签： matlab 算法 开发语言 GIS
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本文介绍了在MATLAB中利用HANTS算法进行时间序列重建的方法，适用于GIS中的数据分析。HANTS基于傅里叶分析，能从噪声数据中恢复平滑序列。文章展示了代码示例，包括数据加载、参数设置、重建过程，以及如何结合GIS进行数据可视化和空间分析。

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时间序列重建是地理信息系统（GIS）中常见的任务之一。时间序列数据在许多领域中都具有重要的应用，包括气象学、环境科学、金融等。HANTS（Harmonic ANalysis of Time Series）是一种常用的时间序列重建方法，它能够从有缺失或噪声干扰的时间序列数据中恢复出平滑的重建结果。本文将介绍如何使用 MATLAB 编写 HANTS 时间序列重建的代码，并结合 GIS 数据进行分析和可视化。

首先，我们需要准备一些 MATLAB 的工具箱，包括 Signal Processing Toolbox 和 Mapping Toolbox。这些工具箱提供了在时间序列处理和 GIS 分析中常用的函数和工具。

接下来，我们将使用 HANTS 算法对时间序列数据进行重建。HANTS 算法基于傅里叶分析，通过拟合正弦和余弦函数来估计时间序列中的周期性变化。以下是 HANTS 时间序列重建的 MATLAB 代码示例：

% 加载时间序列数据
data = load('time_series_data.mat'
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Python实现基于HANTS算法（时间序列谐波分析法）的长时间序列数据去噪、重建、填补
qq_42568323的博客
10-27 1110
HANTS算法是一种基于谐波分析的时间序列处理技术，主要用于提取周期性信号的趋势和去除噪声。其核心思想是通过傅里叶变换将时间序列分解为多个谐波分量，然后通过选取特定的谐波分量来重建信号，达到去噪和填补缺失值的目的。我们将创建一个HANTS类，并实现数据去噪、重建和填补的功能。HANTS算法是一种强大的时间序列处理工具，能够有效地去除噪声、重建信号和填补缺失值。通过本文的详细讲解，我们深入探讨了HANTS算法的基本原理和Python实现，并通过多个应用案例展示了其实际用途。
时间序列谐波分析（HANTS）的MATLAB实现：时间序列谐波分析（HANTS）-matlab开发
05-30
大约一年前，（2011 年秋季）我在 MATLAB 中实现了 HANTS 算法。 HANTS 最初是在 NLR (http://gdsc.nlr.nl/gdsc/en/tools/hants ) 开发的，用于去除云效应和时间插值数据。 Windows 下的程序可执行文件可从提供的链接免费下载。 HANTS 可用于去除异常值、平滑数据集、插入缺失数据以及压缩数据。 最后一部分，即数据压缩，是原始开发人员没有想到的； 但无论如何，您都可以使用它相当有效地进行数据压缩。 有关在 MATLAB 上实现 HANTS 的更多信息、执行数据压缩的功能以及一些输出，您可以访问https://mabouali.wordpress.com/projects/harmonic-analysis-of-time-series-hants/ 。 最近，我收到了更多关于代码的电子邮件请求。 好吧，希望通过将其上传到
【谐波分析 】时间序列的谐波分析 （HANTS（Matlab实现）
你的Matlab小助手
06-20 566
该方法在许多领域都有应用，例如气象学中对气候数据的分析、生态学中对生物周期的研究，以及在经济和金融领域对市场趋势的洞察等。HANTS 的优点在于能够有效地处理存在噪声和缺失值的数据，并且能够准确地捕捉时间序列中的周期性特征。然而，其应用也需要对数据的特点和分析目的有清晰的认识，同时可能需要一定的参数调整和数据预处理来获得理想的分析结果。我就是那艘领航的船，带你乘风破浪，驶向代码的彼岸。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。行百里者，半于九十。
时间序列谐波分析（HANTS）的MATLAB实现
IGSzt的博客
11-27 4403
时间序列谐波分析（HANTS）的MATLAB实现 一、简介 对于HANTS方法的介绍，在此参考此文章http://wap.sciencenet.cn/blog-466120-508372.html?mobile=1&ivk_sa=1024320u 二、MATLAB实现 其中 输入值： ni——样本的总数 nb——样本的基本周期长度 nf——要考虑的高于零频率的频率数 y——输入样本值数组(例如NDVI值) ts——时间样本指标的尺寸为ni的数组(表示相对于基准期的虚拟样本数)，数组ts中的数可能大
HANTS时间序列滤波算法的MATLAB实现
疯狂学习GIS的博客
05-18 2051
本文介绍在MATLAB中，实现基于HANTS算法（时间序列谐波分析法）的长时间序列数据去噪、重建、填补的详细方法~
Hants滤波 对长时间序列的遥感数据进行平滑滤波
07-05
Hants滤波 对长时间序列的遥感数据进行平滑滤波。适合做时间序列分析，变化分析，物候参数提取等前期数据处理。
【MATLAB】 HANTS滤波算法
Lwcah的博客
01-15 959
HANTS滤波算法是一种时间序列谐波分析方法，它综合了平滑和滤波两种方法，能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点，将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。该算法在进行影像重构时，充分考虑了植被生长周期性和数据本身的双重特点，能够用代表不同生长周期的植被频率曲线重新构建时序NDVI影像，真实反映植被的周期性变化规律。HANTS滤波算法对快速傅立叶变换进行了改进，具有更大的灵活性。具体来说，它可以是不等时间间隔的影像，同时对时序图像的要求不象快速傅立叶变换（FFT）那么严格。
HANTS 时间序列平滑算法实现(python)
我不爱机器学习的博客
07-19 1848
NDVI 时间序列谐波分析法 (Harmonic Analysis of NDVI Time-Series)（简称 Hants ）对时间序列数据进行平滑。该方法是一种新的物候分析方法，可用于定量化的监测植被动态变化。其核心算法是傅里叶变换和最小二乘法拟合, 即把时间波谱数据分解成许多不同相位、频率和幅度的正弦曲线和余弦曲线，从中选取若干个能够反映时间序列特征的曲线进行叠加，以达到时间序列数据的重建目的。
Hants算法遥感时间序列IDL程序
08-31
遥感时间序列HANTS算法IDL源码，一种基于傅里叶变换改进算法，包含操作说明，源码
python 写的hants算法代码
07-25
重建遥感影像时间序列，时间序列遥感分析，主要采用python
【时间序列谐波分析HANTS】HANTS用于去除异常值、平滑数据集、插值缺失数据以及压缩数据研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
09-14 766
HANTS在时间序列数据分析中展现出了强大的能力，特别是在去除异常值、平滑数据集、插值缺失数据以及间接数据压缩方面。其核心算法包括傅里叶变换和最小二乘法拟合，通过这些技术，HANTS能够有效地处理和分析复杂的时间序列数据，提取出有意义的周期性和趋势性信息。在实际应用中，HANTS已经被广泛应用于气象学、生态学、经济和金融等多个领域。📚2 运行结果部分代码：%%line=15;sample=15;hold on🎉3参考文献。
有界面打包好的HANTS算法程序
08-31
遥感时间序列程序，可直接处理遥感产品，十分好用，封装好的软件
Hants处理时序遥感影像，平滑和锐化
05-07
Hants处理时序遥感影像，平滑和锐化
HANTS滤波软件（官网下载）
09-13
时间序列谐波分析软件，从官网下载，希望对大家有所帮助！
【时间序列谐波分析】HANTS用于去除异常值、平滑数据集、插值缺失数据以及压缩数据研究附Matlab代码
最新发布
m0_60703264的博客
11-22 1054
时间序列数据广泛存在于各个领域，例如气象学、环境监测、金融市场等。然而，实际采集到的时间序列数据往往包含噪声、异常值、缺失值等问题，这些问题会严重影响后续的数据分析和建模。因此，对时间序列数据进行预处理至关重要。谐波分析法作为一种强大的时间序列分析工具，能够有效地提取数据中的周期性信息，并以此为基础进行异常值去除、数据平滑、缺失值插值以及数据压缩。本文将重点探讨HANTS (Harmonic Analysis for Time Series) 算法在上述四个方面的应用研究。
HANTS学习记录
mmjjhh1234的专栏
02-15 2375
HANTS学习记录模型介绍参数求解理想情况实际情况 模型介绍 HANTS模型的基础是一组傅里叶级数，所以要从傅里叶级数开始，参考知乎文章（傅里叶系列（一）傅里叶级数的推导）如下式： y(t)=a02+a1cos⁡(ωt)+b1sin⁡(ωt)+a2cos⁡(2ωt)+b2sin⁡(2ωt)+…=a02+∑i=1∞[aicos⁡(iωt)+bisin⁡(iωt)] y(t) = \frac{a_0}{2} + a_1 \cos(\omega t) + b_1 \sin(\omega t) \\ +a_2
利用Matlab拟合时序植被生长季曲线，并求解物候参数
「 刘一哥与GIS的故事」
10-29 8474
研究表明，一元六次曲线比一元二次曲线更好地模拟植被生长季的整个生长周期，表征植被的生长特性。matlab软件功能强大，在遥感模型研究方面有很大的优势特点，对数学模型模拟轻而易举，也可直接对栅格数据进行运算。因此本文采用matlab软件，采用一元6次曲线来拟合植被生长季曲线。
【CNN回归预测】基于哈里斯鹰优化算法HHO实现风电数据预测多输入单输出附matlab代码
m0_57702748的博客
07-06 501
1. 引言近年来，随着全球对清洁能源的需求不断增长，风能作为一种清洁可再生能源，其发展前景广阔。然而，风电的输出功率受风速、风向、气温等因素影响较大，具有强烈的随机性和间歇性，给电网运行带来了挑战。因此，准确预测风电输出功率对于优化电网运行、提高能源利用效率至关重要。近年来，深度学习技术在风电预测领域取得了显著进展。其中，CNN 作为一种强大的深度学习模型，在时间序列预测领域展现出优异的性能。CNN 可以自动提取时间序列数据中的特征，并学习复杂的非线性关系，从而提高预测精度。
HANTS工具实现NDVI时间序列的植被动态监测与谐波分析
资源摘要信息:"ENVI_HANTS_Tool.zip_hants_时间序列重建_植被物候_谐波分析_重建" 该资源涉及到遥感数据分析领域中的一个重要技术：谐波分析的NDVI时间序列（HANTS）方法。HANTS是Harmonic Analysis of NDVI Time-...
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