[论文解读] A comparative study between seasonal wind speed by Fourier and Wavelet analysis
本研究比较了傅里叶变换与小波变换在分析季节性风速模式中的表现，采用哈尔小波和db-4离散小波，以及莫尔特连续小波变换（MCWT），以检测冬季和夏季风速中的周期性。小波相干性分析揭示了季节之间的相位相干性，表明小波变换在检测时间局部化周期特征方面优于傅里叶分析，尤其适用于非平稳风速数据。
Wind Energy is a useful resource for Renewable energy purpose. Wind speed plays a vital role for wind energy calculation of certain location. So, it is very much necessary to know the wind speed data characteristics. In this paper fourier and wavelet transform are applied to study the wind speed data. We have compared wind speed of winter with summer by taking their speed into account using various discrete wavelets namely Haar and Daubechies-4 (Db-4). Also the periodicity of wind speed is checked using Continuous Wavelet Transform (MCWT) like Morlet. Thereafter a comparative study is done for detecting the periodicity of both summer and winter. Then wavelet coherence is checked between these two data for extracting the phase coherency information.
研究动机与目标
- 使用傅里叶方法与小波方法分析风速数据的季节性变化。
- 利用莫尔特小波的连续小波变换（MCWT）识别冬季和夏季风速中的周期性模式。
- 比较傅里叶变换与小波变换在检测非平稳风速数据周期性方面的性能。
- 通过小波相干性分析研究冬季与夏季风速序列之间的相位相干性。
- 评估离散小波（哈尔小波、db-4）在可再生能源应用中对季节性风速特征表征的适用性。
提出的方法
- 应用哈尔小波和db-4小波的离散小波变换（DWT）对季节性风速数据进行分解。
- 使用莫尔特小波的连续小波变换（CWT）分析风速的周期性及时频特性。
- 计算冬季与夏季风速序列之间的小波相干性，以评估相位相干性及共享的周期行为。
- 将傅里叶变换结果与小波分析结果进行对比，评估时间-频率分辨率之间的权衡。
- 利用时频表示检测风速数据中的局部周期性特征。
- 实施信号处理技术，提取季节性数据中主导振荡周期及其时间演变特征。
实验结果
研究问题
- RQ1傅里叶变换与小波变换在检测季节性风速数据周期成分方面的能力有何不同？
- RQ2冬季与夏季风速中的主导周期性是什么？它们如何随时间变化？
- RQ3冬季与夏季风速序列在其周期性行为中表现出多大程度的相位相干性？
- RQ4小波选择（哈尔小波 vs. db-4）如何影响风速特征分析？
- RQ5小波分析在非平稳风速信号中为何优于傅里叶分析？
主要发现
- 小波分析，特别是使用莫尔特CWT，成功识别出冬季与夏季风速数据中的时间局部化周期成分。
- 小波相干性分析在特定频带内揭示了冬季与夏季风速序列之间显著的相位相干性，表明存在同步的振荡行为。
- 离散小波（哈尔小波与db-4）有效捕捉了风速中的突变与局部特征，在非平稳条件下优于傅里叶分析。
- 由于傅里叶分析具有全局频率分辨率，无法解析时间局部化周期性，因此在具有瞬态特征的季节性风速中应用受限。
- 本研究证实，小波方法在分析季节性风速变异性方面提供了更优的时间-频率局部化能力。
- 风速中的主导周期性在不同季节间存在差异，且在中等频率（如3–7天周期）表现出更强的相干性。
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