蒙托卡罗模拟奇异谱分析

资 源 简 介

蒙托卡罗模拟奇异谱分析

详 情 说 明

蒙托卡罗模拟奇异谱分析是一种结合统计模拟与信号处理技术的经典方法，主要用于评估奇异谱分析结果的置信度。该方法通过生成大量随机数据序列来模拟真实数据中的噪声和不确定性，从而为奇异谱分解结果的可靠性提供定量依据。

核心思路是通过重复采样过程构建统计分布：首先对原始信号进行奇异谱分解得到初始特征成分，然后利用蒙托卡罗方法生成与原始数据具有相同统计特性的替代数据。每次模拟都执行相同的奇异谱分析流程，最终累积形成各分量幅度的概率分布。通过比较原始结果与模拟分布的偏离程度，可以判断哪些谱成分具有统计显著性。

这种方法特别适用于非线性、非平稳信号的成分分析，能有效区分真实信号特征与随机波动。其优势在于不依赖于特定的数据分布假设，通过计算实验直接获得统计特性，为工程应用中的决策提供更可靠的科学依据。