太阳黑子周期特性研究：自相关与小波分析法比较

该篇论文深入探讨了太阳黑子数量时间序列的自相关分析和小波分析方法，由谭亮、李雅梅和黄艺谋三位作者共同完成，其中李雅梅教授担任通信联系人，专长于数字信号处理领域。研究的目的是探索太阳黑子活动的周期特性，选取了1700年至2010年5月这一时间段内的平均太阳黑子数据作为研究对象。 论文首先对历史数据进行处理，通过自相关分析来揭示太阳黑子数量随时间的变化趋势，这是统计学上用于检测数据序列是否具有某种内在周期性的常用方法。接着，利用离散小波分析技术对时间序列进行分解和重构，这种无窗函数的分析手段能够捕捉到不同尺度下的特征信息，有助于发现太阳黑子数量变化的多尺度周期性。 在分析过程中，论文采用了两种不同的方法来提取太阳黑子数量的周期性，一是通过计算处理后图像中相邻峰值年份差的平均值，二是利用快速傅立叶变换（FFT）算法，这是一种频率域分析工具，能直接将时域信号转换为频域表示，方便发现周期成分。 论文的关键字包括“数字信号处理”、“太阳黑子数量”、“自相关分析”、“小波分析”、“快速傅立叶变换”以及“平均值”，这些词汇都表明了研究的核心技术和方法。通过对比自相关和小波分析的结果，作者旨在评估这两种方法在揭示太阳黑子周期性上的有效性，并可能讨论它们各自的优缺点和适用场景。 这篇论文提供了一种结合传统统计方法和现代数字信号处理技术来研究太阳黑子活动周期性的重要途径，对于理解太阳活动与地球气候变化之间的潜在关系具有重要意义。