一本新时代的“海洋数据处理分析方法”教材出版！
The following article is from 赛杰奥 Author 何宜军
中国经济已发展成为高度依赖海洋的外向型经济，对海洋资源、空间的依赖程度大幅提高，在管辖海域外的海洋权益也需要不断加以维护和拓展，这些都需要通过建设海洋强国加以保障。响应国家发展海洋战略需求，全国各大高校纷纷开设海洋类相关专业。其中，“海洋数据处理分析方法”是“海洋科学类专业”等相关专业基础必修课，国内有关“海洋数据处理分析方法”教材为1991年版本，四分之一世纪过去，已没有更新。而迄今，国际海洋观测手段和技术的不断更新，海洋科学研究成果日新月异，海洋现场观测和卫星遥感技术正突飞猛进的发展，这些资料的分析和处理方法的新知识应该吸收和反映到“海洋数据处理分析方法”的本科教材中。一本新时代的“海洋数据处理分析方法”教材的需求非常迫切。
在过去的几十年里，有许多关于数据分析方法的书。这些书大多是针对数据处理的基本理论或集中在某一个特定的主题。很少有书涵盖了从基本数据处理、统计分析方法到更现代的技术，如小波分析，旋转谱分解，卡尔曼滤波和信息流等。本书是为高年级本科生、研究生和科研工作者设计的。在大多数情况下，海洋学研究生课程都有某种形式的方法课程，教学生们学习海洋科学和地球物理数据的测量、校准、处理和解释，这些课程旨在让学生在数据处理与分析的实际问题方面获得所需的经验。本书结合实例讲解海洋数据分析中的常用方法，我们希望这本书能为海洋科学的学生提供教学材料，并为海洋学和地球物理研究分支领域科研工作者提供参考。
全书共分五章。第一章主要讲述了数据预处理和数据滤波方法，主要包括理想滤波器、海洋滤波器的设计、巴特沃斯滤波器等多种滤波器，以及数据资料的展示方法。该章由何宜军和刘保昌主笔编写。
第二章主要介绍随机资料处理基本知识，主要包括海洋资料的统计特征、随机过程的基本概念及统计特征、随机过程的微分和积分计算，以及随机过程的一些基本知识，该章为随机资料处理基础。该部分和第三章由陈忠彪博士主笔编写。第三章介绍了时间序列数据处理方法，主要包括谱估计方法、短时傅里叶变换、小波变换、经验模态分解方法、信息流与因果分析方法等现代数据分析方法。其中，信息流与因果分析方法由梁湘三教授提供。
第四章介绍了空间数据处理方法，主要包括最优插值和克里金插值方法、主成分分析方法、经验正交方法、卡尔曼滤波方法、混合层深度估计和逆方法等。该部分和第五章由李洪利博士主笔编写。第五章主要介绍了极值分布和重现期极值的估计方法，主要包括极值分析中的重现期和重现期的处理方法，以及几个海洋典型要素极值计算实例分析。
本书总结的研究成果得到了国家自然科学基金（海洋领域多个项目）、2019年江苏省品牌专业（海洋科学）和南京信息工程大学等经费支持，在此一并致谢。另外，在本书撰写和出版过程中，得到了多位同事的帮助，其中，梁湘三教授撰写了信息流与因果分析方法。研究生李刚、矣娜、顾经纬等研究生对书稿的文字、公式、图表等进行了加工处理，借此一并表示感谢。
由于作者水平所限，加之本书所涉及的专业面较宽，书中难免存在不足之处，敬请批评指正。
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本文摘自科学出版社2021年3月出版《海洋数据处理分析方法》一书“前言”，内容有删节。标题为编者所加。
（本文编辑：韩鹏）
【内容简介】本书首先简述了数据预处理及展示方法, 然后相继介绍了随机资料处理基本知识、 时间序列数据处理方法 (*大熵谱估计、 交叉谱估计、 短时傅里叶变换、 小波变换、 经验模态分解、 信息流与因果分析方法等现代数据分析方法)、 空间数据的处理方法 (客观分析、 主成分分析、 经验正交函数分解、 卡尔曼滤波、 混合层深度估计和逆方法), 以及极值分布和重现期极值的估计等。本书结合实例讲解海洋数据分析中的常用方法, 从基本数据处理、 统计分析方法到更现代的数据处理技术, 如小波变换、 经验模态分解和信息流与因果分析方法等。
【目录】
目录
前言
**章数据预处理及展示方法1
**节数据简单处理1
一、概述1
二、定标2
三、插值3
第二节数字滤波基本概念20
第三节理想滤波器23
一、带宽26
二、吉布斯现象27
三、着色31
第四节海洋滤波器设计31
一、频率与时域滤波32
二、滤波器的级联33
第五节滑动平均滤波器35
第六节Godin型滤波器37
第七节Lanczos窗余弦滤波器39
一、余弦滤波器39
二、Lanczos窗40
三、实用滤波器设计42
四、汉宁窗43
第八节巴特沃斯滤波器44
一、高通和带通滤波器46
二、数字表达式47
三、正弦滤波器48
四、滤波器设计49
五、滤波器系数49
第九节凯泽-贝塞尔滤波器52
第十节频域（变换）滤波59
第十一节数据的图像展示63
一、垂直剖面66
二、垂直截面67
三、平面图70
四、地图投影71
五、特征与要素图74
六、时间序列77
七、直方图82
八、其他图形绘制方法83
思考练习题87
第二章随机资料处理基本知识91
**节海洋资料的统计特征91
第二节随机过程的基本概念及统计特征93
一、随机过程的基本概念93
二、随机过程的统计特征94
第三节随机过程的微分和积分计算97
第四节随机过程的平稳性和遍历性99
第五节几种典型的随机过程102
一、正态过程（高斯过程）102
二、维纳（Wiener）过程103
三、泊松（Poisson）过程104
四、马尔科夫（Markov）过程106
第六节随机资料的估计方法107
一、谱密度的定义107
二、谱密度的物理意义和性质109
三、互谱密度及其性质109
思考练习题110
第三章时间序列数据处理方法112
**节随机过程的功率谱分析和估计方法112
一、功率谱分析和估计方法简介112
二、时间序列分析113
三、现代功率谱估计方法113
第二节*大熵谱估计120
一、方法介绍120
二、应用举例122
第三节交叉谱估计123
一、方法介绍123
二、应用举例125
第四节短时傅里叶变换126
一、方法介绍126
二、应用举例128
第五节小波变换130
一、方法介绍130
二、应用举例133
第六节调和分析方法134
一、方法介绍134
二、应用举例136
第七节希尔伯特变换138
一、方法介绍138
二、应用举例142
第八节经验模态分解143
一、方法介绍144
二、应用举例146
第九节回归分析方法147
一、自回归滑动平均过程147
二、常用的回归分析方法149
三、应用举例154
第十节信息流与因果分析方法158
一、理论简介159
二、显著性检验160
三、验证161
四、应用举例163
思考练习题164
第四章空间数据的处理方法167
**节客观分析167
一、*优插值168
二、克里金插值176
第二节主成分分析181
一、主成分分析的几何表示181
二、主成分的导出（以两个变量为例）183
三、标准化的主成分184
四、各主成分贡献率185
五、多个变量主成分的导出185
六、主成分的主要性质186
七、求取主成分的具体步骤188
八、应用实例188
第三节经验正交函数分解189
一、EOF分解的原理189
二、误差的估计和计算191
三、显著性检验192
四、空间函数（特征向量）及时间系数的解释192
五、计算步骤192
六、应用实例193
第四节多变量正交函数分解194
一、MVEOF的时间和空间函数194
二、MVEOF的计算步骤194
三、实例195
第五节奇异值分解196
一、基本原理196
二、方差贡献和累积方差贡献197
三、三种重要相关系数198
四、显著性检验198
五、SVD分析计算步骤198
六、应用实例199
第六节卡尔曼滤波200
一、离散线性卡尔曼滤波原理200
二、滤波器模型的建立201
三、一个简化的例子202
第七节混合层深度估计203
一、阈值方法204
二、阶梯函数*小二乘回归方法204
三、积分深度尺度法206
四、分割融合算法207
五、方法的比较208
第八节逆方法210
一、逆方法的概述210
二、逆方法的几何说明212
三、一般线性逆问题模型213
四、逆问题的奇异值分解法214
五、*优解的确定215
六、应用实例215
思考练习题218
第五章极值分布和重现期极值的估计220
**节极值分析中的重现期220
第二节极值分布曲线及估计方法222
一、耿贝尔分布222
二、韦布尔分布224
第三节海洋典型要素极值计算实例227
一、风速极大值估计227
二、波高多年一遇极大值的估计230
三、多年一遇*高、*低校核水位的计算231
四、多年一遇海流极值的估计232
五、多年一遇*高
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