第十章 数据处理与异常识别方法
第十章、package与异常处理
将独立分开的类纳入同一个 package
文件名：MyApp.java package test; public class MyApp{ public static void main(String[] args){ Calculator c=new Calculator(); System.out.println(c.add(10,25)); } };
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编译以及运行的过程
另外需要提醒的是，同一个java文件中只有 一个类可以声明成为public。所以如果一个 package中有几个类要被其它package中的类 访问，那么它们必须存在不同的java文件中。
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导入package
除了声明“packageName.className”来引
用其它package中的类以外，还可以使用 导入package的方法。也就是import语句。 通过import语句，我们可以将某个 package内的整个类导入，因此后续的程 序代码便不用再写上被访问的package的 名称了。看例子。
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文件的分割
在开发项目的时候，出于工作上的需要，程序
代码开发通常是由一些人，或者是几个小组同 时进行。每个参与的小组或者成员分别负责某 些类，并将所编写的类分开保存在各自的文件 中，分别编译测试。这种概念是利用文件分割 的方式，将大型程序分开成为独立的类，以利 于程序的开发和维护。 下面以之前介绍的一个类为例子。
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为何需要异常处理
在没有异常处理机制的语言中，我们必须使用if-else或 者switch等语句，配合所想到的错误状况来捕捉程序中 可能出现的错误。例如为了判断除数不为0：
if (b!=0){ x=a/b }else System.out.println("b should not be 0");
生物大数据处理中的异常检测方法与技巧分享
生物大数据处理中的异常检测方法与技巧分享在生物大数据的处理过程中，异常数据是一种常见的挑战。
异常数据指的是与其他数据点明显不同的数据点，可能是数据采集过程中的误差或者真实生物过程中的突变。
为了确保数据的质量和可靠性，准确检测和处理异常数据至关重要。
本文将分享一些处理生物大数据中异常数据的方法和技巧。
首先，异常检测的目标是识别那些与正常数据显著不同的数据点。
这些异常数据可能是由仪器噪声、实验误差或样本异质性引起的。
在生物大数据中，异常数据的检测可以帮助科研人员发现新的生物现象、解释实验数据的异常结果，或者排除数据采集过程中的错误。
以下是一些常用的异常检测方法和技巧：1. 统计方法：统计方法是最常用的异常检测方法之一。
通过对数据进行统计分析，包括计算平均值、标准差、正态分布等，可以识别出与正常模式偏离较大的数据点。
箱线图、直方图和概率分布曲线等图形工具也常用于检测异常数据。
2. 基于规则的方法：基于规则的方法是一种简单但有效的异常检测技巧。
事先定义一组规则，根据规则来识别异常数据。
例如，规定某一测量值在特定范围内，如果超出范围则判定为异常值。
这种方法的优势在于简单易用，但受限于规则的准确性和适用性。
3. 聚类分析：聚类分析是一种将数据集划分为类别的方法，可以用于检测异常数据。
异常数据通常会形成一个孤立的簇，与其他数据点相比存在明显的差异。
通过聚类分析，可以将这些异常数据点检测出来。
聚类算法如K-means、DBSCAN等常用于异常数据的检测。
4. 机器学习方法：机器学习技术在异常检测中也有广泛的应用。
通过训练模型，机器学习可以自动学习数据的特征和模式，从而检测异常数据。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和决策树（DT）。
这些算法可以针对不同的数据集选取合适的特征和分类方法来提高异常检测的准确性和效率。
无论采用何种方法进行异常检测，都应注意以下几点技巧：1. 数据预处理：在进行异常检测之前，对原始数据进行预处理是必要的步骤。
数据分析中的异常检测和异常值处理
数据分析中的异常检测和异常值处理异常检测和异常值处理在数据分析中扮演着重要的角色。
在大规模数据分析中，往往会出现异常数据，这些异常数据可能是由数据记录的错误、设备故障、异常事件等原因引起的。
如果不进行异常检测和异常值处理，这些异常数据可能会对分析结果产生不良影响，甚至导致错误的结论。
因此，在数据分析过程中，对异常数据的识别和处理是非常关键的。
一、异常检测方法1. 统计方法统计方法是常用的异常检测方法之一。
其中，基于概率分布的统计方法如Z-score方法和箱线图法等，可以通过计算样本数据与其平均值之间的偏差或离散程度，判断数据是否异常。
这种方法适用于正态分布的数据，但对于非正态分布的数据效果可能较差。
2. 基于距离的方法基于距离的方法是通过计算数据点之间的距离来进行异常检测。
其中，离群点检测算法如LOF算法和KNN算法，可以通过计算数据点相对于其邻近点的密度来识别异常值。
这种方法适用于高维数据集和非线性数据集。
3. 基于聚类的方法基于聚类的方法是通过将数据集划分为多个簇，然后识别与其他簇差异较大的数据点作为异常值。
聚类算法如K-means和DBSCAN等可以用于异常检测。
这种方法适用于数据点有明显聚类特征的情况。
二、异常值处理方法1. 删除异常值在某些情况下，可以选择直接删除异常值。
但需要谨慎使用删除方法，因为删除异常值可能会导致数据样本的减少，从而影响分析结果的准确性。
2. 替换异常值替换异常值是异常值处理中常用的方法之一。
可以使用平均值、中位数、众数等代替异常值。
对于连续变量，可以使用平均值或中位数进行替换；对于离散变量，可以使用众数进行替换。
替换异常值的选择需要根据实际情况进行。
3. 分组处理分组处理是将数据分为多个小组，对每个小组进行独立处理的方法。
可以使用基于分组的统计指标如平均值、中位数等来替换异常值。
这种方法适用于特征变量较多的情况。
4. 插值插值是一种通过已知数据来推测未知数据的方法。
数据分析中的模式识别和异常检测方法
数据分析中的模式识别和异常检测方法数据分析已经成为当今社会中不可或缺的重要工具，它可以被应用于各个领域，例如金融、医学、交通、能源等等。
而在进行数据分析的过程中，模式识别和异常检测方法则成为了常用的两种技术，因为它们可以帮助分析人员更加深入地了解数据的本质和规律。
下面我们将分别介绍这两种方法。
一、模式识别方法模式识别方法是一种用于分类和预测的技术，它的基本思想是将数据根据某种特定的标准分为不同的类别，或者通过数据中的分布规律来预测未来的趋势。
其中常用的方法有K-Means、K-NN、SVM、决策树等。
下面我们详细介绍其中的两种方法。
1.1 K-MeansK-Means是一种聚类算法，它主要是通过将数据分为不同的组来发现潜在的模式。
这种算法首先需要确定聚类的数量，然后将数据中的每个点分配到最近的聚类中心，然后重新计算每个聚类中心的位置，重复以上步骤，直到找到最佳的聚类中心和聚类数量。
K-Means的优点是运算速度快，可以处理大量的数据，并且可以将数据有效地划分为不同的类别。
缺点是对初值敏感，需要多次运算来寻找最佳的聚类中心，而且聚类数量需要提前确定。
1.2 SVMSVM（Support Vector Machine）是一种具有二分类和多分类能力的监督学习算法，它可以通过寻找最优的超平面来对数据进行分类。
在SVM中，数据被映射到高维空间，然后用一个超平面将不同的类别分开，从而实现分类的目的。
SVM的优点是可以处理线性和非线性问题，并且在处理高维数据时效果较好。
另外，在训练过程中可以调整惩罚参数和核函数等参数来获得更好的分类效果。
缺点是对数据中的异常点比较敏感，对于数据量较大的情况可能存在运算速度较慢的问题。
二、异常检测方法异常检测方法是一种通过分析数据中的偏差和异常值来识别可能存在的异常情况的技术。
常见的方法有统计学方法、机器学习方法和地理信息系统方法等。
下面我们简要介绍其中的两种方法。
2.1 统计学方法统计学方法是一种使用统计模型来识别异常值的方法。
实验室鉴别和处理数据异常方法
实验室鉴别和处理数据异常方法引言在实验室工作中，准确和可信的数据是十分重要的。
然而，由于实验设备、实验操作或其他因素的影响，实验室中的数据异常是不可避免的。
因此，实验室需采取适当的方法来鉴别和处理这些数据异常，以确保数据的可靠性和科学性。
本文将介绍一些常用的实验室鉴别和处理数据异常的方法。
数据异常的鉴别方法1. 异常值检测异常值是与其他数据点显著不同的值，可能是由于误操作、设备故障或实验操作中的其他原因而出现的异常。
鉴别和处理异常值是鉴别和处理数据异常的首要步骤。
常用的异常值检测方法包括箱线图箱线图将数据进行分组，并通过绘制箱线和观察是否有超出箱线的数据点来检测异常值。
箱线图能够直观地展示数据的分布情况，并帮助识别异常值。
3σ原则3σ原则是一种常用的统计方法，假设数据服从正态分布。
根据3σ原则，异常值的定义是距离均值大于3倍标准差的数据点。
通过计算均值和标准差，并将超出范围的数据点标记为异常值。
2. 趋势分析趋势分析可用于鉴别数据中的异常趋势。
当数据呈现出非线性的异常趋势时，可能存在数据异常。
常用的趋势分析方法包括回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
在数据异常鉴别中，回归分析可用于研究数据的线性或非线性趋势，并判断是否存在异常。
时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据变化趋势的方法。
通过绘制时间序列图并分析其趋势，可以鉴别数据中的异常值。
数据异常的处理方法1. 数据清洗数据清洗是指移除异常值或进行修正，以提高数据的质量和可靠性。
在进行数据清洗时，应综合考虑实验目的、实验设计和异常值的原因。
常用的数据清洗方法包括删除异常值在通过鉴别方法确认了异常值后，可以将其从数据集中删除。
这样可以防止异常值对数据分析产生影响，提高数据的准确性。
修正异常值在一些情况下，可以通过一些方法修正或估计异常值。
例如，可以通过插值、平均值或回归分析等方法修正异常值，以确保数据的准确性。
2. 数据替代方法在某些情况下，不适合删除或修正异常值，但仍需要使用数据进行分析。
数据分析中的异常数据处理技巧
数据分析中的异常数据处理技巧在数据分析的过程中，我们经常会遇到异常数据。
异常数据是指与其他数据不符合的数据点，它们可能是由于测量误差、数据录入错误或者其他原因导致的。
处理异常数据是数据分析的重要一环，因为异常数据的存在会影响我们对数据的理解和分析结果的准确性。
本文将介绍一些常用的异常数据处理技巧。
一、识别异常数据首先，我们需要识别出数据中的异常数据。
常用的方法有：1. 箱线图法：箱线图是一种常用的可视化工具，它可以帮助我们直观地识别出数据集中的异常值。
箱线图通过绘制数据的最大值、最小值、中位数和上下四分位数来展示数据的分布情况，如果数据点超出了箱线图的上下限，就可以被认为是异常值。
2. 统计方法：通过计算数据的均值、标准差等统计指标，我们可以判断数据是否偏离正常范围。
例如，如果某个数据点与均值的偏差超过3倍标准差，就可以被认为是异常值。
3. 数据可视化：通过绘制数据的散点图、折线图等图表，我们可以观察数据的分布情况和趋势，从而找出异常数据。
例如，在散点图中，我们可以发现与其他数据点明显不同的孤立点。
二、处理异常数据一旦识别出异常数据，我们需要采取适当的方法进行处理。
以下是一些常用的异常数据处理技巧：1. 删除异常数据：如果异常数据对整个数据集的分析结果影响较大，我们可以考虑将其删除。
但是，在删除异常数据之前，我们需要确保这些数据确实是异常值，而不是由于其他原因导致的。
2. 替换异常数据：有时候，我们可以通过替换异常数据来修复数据集。
例如，可以使用均值、中位数或者其他合理的估计值来替换异常数据。
替换异常数据的方法应根据具体情况而定，我们需要考虑数据的分布情况和异常数据的原因。
3. 分组处理：在某些情况下，异常数据可能是由于不同的因素导致的。
我们可以根据这些因素将数据分组，然后针对每个组别进行异常数据处理。
这样可以更加精确地处理异常数据，提高分析结果的准确性。
4. 异常数据标记：有时候，我们并不想删除或替换异常数据，而是希望将其标记出来。
数据处理中的异常检测与修复方法
数据处理中的异常检测与修复方法在数据处理过程中，我们经常会遇到各种异常情况，比如缺失值、异常值、噪声等。
这些异常数据会对我们的分析和建模过程产生不良影响，因此我们需要采取合适的方法来检测和修复这些异常数据。
下面是一些常见的异常检测和修复方法。
一、异常检测方法：1.缺失值检测：检测数据中的缺失值，可以通过统计每个特征中缺失值的数量或者可视化方式来进行检测。
常用的方法有缺失值热图、箱线图等。
2.异常值检测：检测数据中的异常值，可以采用基于统计分析的方法，如均值加减3倍标准差、箱线图等。
此外，还可以使用基于机器学习的方法，如无监督聚类、孤立森林、离群点检测等。
3.噪声检测：检测数据中的噪声，可以采用滤波器等信号处理方法，如中值滤波、高斯滤波等。
4.数据分布检测：检测数据是否符合其中一种特定的分布，如正态分布、均匀分布等。
可以采用正态性检验、数据可视化等方法进行检测。
二、异常修复方法：1.缺失值修复：对于检测到的缺失值，可以采用删除缺失值、插值法、回归法等方法进行修复。
删除缺失值可能会导致数据的丢失，插值法包括线性插值、多项式插值、样条插值等，回归法则是根据其他特征值进行预测。
2.异常值修复：对于检测到的异常值，可以采用删除异常值、截断法、平均值替换法等方法进行修复。
删除异常值可能会导致数据的丢失，截断法则是将超出一些阈值的值截断为阈值，平均值替换法则是将异常值替换为均值。
3.噪声修复：对于检测到的噪声，可以采用去噪滤波器等信号处理方法进行修复。
常用的去噪滤波器有中值滤波、高斯滤波等。
4.数据分布修复：如果发现数据不符合其中一种特定的分布，可以尝试进行数据变换，如对数变换、指数变换、分箱等，使数据更符合所需的分布。
需要注意的是，在进行异常检测和修复时，我们需要谨慎处理异常情况。
过度删除异常数据可能会导致信息丢失，而过度修复异常数据可能会引入偏差。
因此，在选择异常检测和修复方法时，需要结合具体的应用场景和数据特点综合考虑，对数据进行准确、合理的处理。
异常数据判断方法
异常数据判断方法
异常数据判断方法是指在数据分析或数据挖掘过程中，通过对数据进行统计分析，找出与其他数据明显不同或异常的数据点。
这些异常数据点可能是由于测量误差、数据录入错误或其他未知原因引起的。
判断异常数据的方法有以下几种：
1. 箱线图法：通过绘制箱线图，找到数据的上下四分位数和异
常值，从而判断数据是否异常。
2. 常用统计指标法：通过计算均值、标准差、偏度和峰度等统
计量，判断数据是否符合正态分布，从而判断异常数据。
3. 局部异常因子法：通过计算每个数据点与其相邻数据点的距离，从而找出异常点。
4. 基于模型的方法：通过构建模型，比较实际数据与模型预测
结果的差异，从而找出异常数据点。
5. 分类器法：通过构建分类器，对数据进行分类，从而找出异
常数据点。
在使用异常数据判断方法时，需要根据数据特点和分析目的选择合适的方法，并对判断结果进行验证和修正，以确保数据分析和挖掘的准确性和可靠性。
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（一）异常调查与落实的思路和方法
自然环境类：降雨、气压、气温、水温、观测室温 度、江河水、水渠、水库、泥石流与滑坡。
人类活动类：地下开采、地下水回灌、农田灌溉、 油田生产、矿井疏干、矿山爆破与矿井坍塌、机械 振动。
j i
计算自适应阈值 D(i) T (i 1) (i s 1, s 2, , n)
判定短临异常 x j MV (i 1) D(i)
用30个观测值作滑动平均（滤去周期小于30天的短期成 分），求出滑动平均值序列作为基线，用下一个观测值 与其基线相比较，看是否大于2倍或3倍均方差。
5. 剩余曲线法
主要用于短周期异常识别。该法压制长周期,突出 教短周期变化的线性滤波方法,可用于提取观测数据序 列中的高频变化的异常信息。
一阶差分算术值 Yi Yi1 Yi
差分绝对值 Yi Yi1 Yi
l
差分绝对值类加序列 Ysi Yik1 k 1
差分异常频次累加序列
l
Nsi Nik 1
k 1
第十二章
地下流体观测数据处理与异 常识别方法
地震地下流料质量的评价(可靠性与精确度) □地下流体观测资料处理(日常计算、基本图件的绘制、 日常监测数据处理软件系统)； □主要干扰因素的识别与排除,提取与地震孕育、发生 过程有关的信息。（数学方法）
授课内容
地下流体观测资料的评价及预处理 原始观测数据的日常处理 数据处理基本方法 地下流体异常识别方法 地下流体震兆异常的调查与落实 地下流体前兆异常的规律与特征
临震异常分析
地震平静时观测值作为正常动态,计算其均值和均方差,取2倍 均方差内的观测值为正常动态值,超过2倍均方差的观测值为异 常变化值。 近直线型动态：以地震平静时段算术平均值为基线。 年变形态明显：将主要影响因素排除后，以其平均值为基值， 用观测误差（或均方差）作为异常界限判断异常。
1. 动态曲线分析法
相关分析是研究两个或两个以上随机变量间的关系，并 描述它们之间的相关程度。相关分析有线性相关和非线 性相关，线性相关是最简单的相关关系。
（二）相关分析与回归分析方法及其应用
回归分析
回归分析是一种处理两个或两个以上变量间依存关系的统 计方法，并用于说明变量间依存变化程度的定量关系。
一元回归
多元回归
6. 从属函数法
甘肃清水水氡月均值（a）从属函 数（b）曲线图
图1 四川江油10井水位中期异常变化曲线图（范雪芳等，2009）
甘肃武都泉水氡异常变化曲线图（杨兴悦等，2007年7月）
五、地下流体震兆异常的调查与落实
异常调查与落实的思路和方法 异常判别 干扰异常的排除
（一）异常调查与落实的思路和方法
（三）滤波分析及其应用
滤波分析的原理
在所观测的数据中，通常包含两部分内容，一是需要 的信息，称之为信号，二是不需要的信息，称之为干扰或 噪声。使用数字计算的方法来增强信号，压低干扰。
别尔采夫滤波（多点滑动平均法） 单道维纳滤波（基于最小二乘法） 多道维纳滤波 最佳滤波（最佳频率滤波）
（三）滤波分析及其应用
2）考察数据的分布，进行必要的预处理。 3）选择合适的回归方程进行回归分析 对于影响因素单一观测量的可采用一元回归，即先分析它
们之间的相关性，如果相关，是何种关系，线性还是非线 性，是非线性的哪一种，相关关系确定以后，再选择相应 的回归方程进行回归。 如果影响因素为两个或两个以上，采用多元逐步回归方法。
观测条件：观测井结构、井口装置、井水自流状态、 仪器工作环境、台站工作环境。
观测工作：水化学样品的采集、观测基准点、仪器 与设备（老化、故障、更新等）、操作与规范、标 定与检查。
其它偶然因素。
（一）异常调查与落实的思路和方法
首先检查观测室的测试条件是否变化，测试仪器是否稳定，仪 器有无正常标定，标定值有无变化，测试程序是否按规范进行， 测试人员有无变动，其计数水平如何，有无人为干扰；
一、评价及预处理
观测资料可靠性评价
数据获取过程复杂，可靠性受多种因素制约。利用 资料进行预报须评价观测资料可靠性。
观测资料预处理
（一）观测资料可靠性评价
1. 定性评价
观测点环境条件（自然环境与观测室条件）决 定其对地震应力应变反映灵敏程度。
井口结构及采水—引水装置对观测资料影响很 大。
观测仪器的稳定性和观测精度
水点周围环境有无变化，所观测的含水层有无新的开采、抽水 和注水现象；
井（泉）口采水装置有无变更，取水条件有无变化，是否按规 范定时、定人采取水样；
同一观测点的其它测项有无变化；
同一地区其它地震监测手段有无异常，异常出现时间是否有呼 应关系；
异常分布的空间范围如何，是否存在局部环境条件的干扰。
低通滤波——频率低于设顶频率的信号能够通 过，而其它信号被过滤掉。
（三）滤波分析及其应用
平滑滤波使趋势变化显著而细节部分被滤掉了。维纳滤波抑制了 高频信息，突出了长周期信息，而对短周期信息有放大作用。高 通滤波把高频信息保留，构成平稳序列，带通滤波突出了位于中 间频段的信息，高频信息和长周期低频部分被滤掉；低通滤波的 效果类似于平滑滤波，滤波后的序列除了保留长周期成分，还保 留了部分短周期成分。
移而变化，而且可以用时间平均代替总体平均。 非平稳随机序列
（二）预备知识 序列的统计特性
（1）均值
算术平均值 加权平均值
（2）标准差（方差）
（一）预备知识 观测资料的预处理
线性插值
抛物线插值 拉格朗日插值 多元线性回归拟合插值
（二）相关分析与回归分析方法及其应用
相关分析
2. 定量评价
根据相对标准差评价可靠性（5日均值相对标 准差σ越小,其可靠性越强） 正常动态清楚的可靠性高。正常动态的基准曲 线。 虚假异常多少反映其可靠性。如多次出现无震 异常，这些异常经分析又与构造活动无关，则 资料可靠性差。
（二）观测资料预处理
地下流体观测的原始数据类别
测项
水位 水温 水（气）氡 水（气）汞 气体 离子
（二）相关分析与回归分析方法及其应用
相关分析与回归分析实例
（二）相关分析与回归分析方法及其应用
怀来断层气二氧化碳的年动态与地温的相关 关系显著，其年变化基本受地温的影响。其 一元线性回归分析方程：
y=2.446+0.101x
北京某温泉水氡y同气温（x1）、管路中水 温（x2）、井中水温（x3）之间关系。 Y=-60.9-0.015x1+1.545x2+0.00323x3
1.观察计算机屏幕上显示观测值，是否出现缺数、 突跳和阶跃. 分析突跳\阶跃原因，可舍弃观测偶然 事件引起的突跳。 2. 缺数断点，采用插值方法（线性插值法 、抛物线 插值法 、多元线性回归拟合外推插值法 ）补值。
二、原始数据日常处理
日常计算 基本图件绘制
（一）日常计算 1. 各类均值计算 （1）日均值计算 （2）5日均值计算 （3）月均值计算 （4）年均值计算 （5）水位的气压校正及其均值计算
表示观测值y对于另一组观测值（x1,x2,…）的相关性，模型将y分 解为两部分，一部分表示因变量（x）的变化引起的波动，它表示 某些已知因素对y的贡献；另一部分是残差，是由一些不确定的因 素或测量误差产生的。
逐步回归
（二）相关分析与回归分析方法及其应用
应用
1）作出散点图，观察变量间的趋势。如果是多个变量， 则还应当作出散点图矩阵、重叠散点图和三维散点图。
具有与差分法相似的滤波功能，能突出观测数据中 短周期的异常变化成分。常采用五点平均剩余曲线法。
剩余曲线就是原始曲线与滤波曲线间剩余变化，是 短临异常提取方法。
当滑点数增加时，频带会逐渐加宽，低频成分也能 通过，在平均点较少时，只有短周期成分能通过，随着 平均点数的增加，低频成分也逐渐保留下来。
5. 剩余曲线法
（二）地下流体异常判别的方法 1. 经验判定——主要用于某些不具备定量指标的
台站（定点） 时值，分钟值
分钟值 日值 日值 日值 日值
观测方式 流动（定时） 日值 多日值
日值、多日值、旬值、月值 日值、多日值、旬值、月值 日值、多日值、旬值、月值、年值
日值、多日值、旬值
观测技术（台站） 模拟观测 数字观测 时值 分钟值 日 值 分钟值 日 值 时值 日 值 时值 日 值 时值（氢、氦） 日值
1 Ni 0
Yi K Yi K
3. 差 分 法（梯度法或速率法）
4. 自适应阈值法 滑动均值异常法，用来判别短临异常。
计算滑动平均值
MV
(i
s
1)
1 s
s 1 i
x j (i
ji
1,2,3
,n
s
1)
计算滑动均方差 (i s 1)
1 s1i
s 1
[xi MV(i s 1)]
四、地下流体异常识别方法
动态曲线分析法 差分法 自适应阈值法 剩余曲线法 从属函数法
1. 动态曲线分析法
动态曲线类型 多年动态曲线 年动态曲线 月动态曲线 日动态曲线
用于绘图的常用数据 年均值或月均值 月均值或日均值 日均值或整点值 整点值或分钟值
曲线的主要用途 中期或中断期异常分析 中断期或短期异常分析 短期或短临异常分析
（三）滤波分析及其应用
双道维纳滤波
（四）调和分析及其应用
原理
（五）周期分析及其应用
周期分析方法
（五）周期分析及其应用
周期分析方法
（五）周期分析及其应用
周期分析方法
（五）周期分析及其应用
数据处理专用软件： 陆远忠，李胜乐，邓志辉，等.2002.基于 GIS地震分析预报系统 张少泉，蒋骏，黄辅琼，等.数据处理方法 周克昌等.地震分析预报应用软件。