时间序列小波分析是一种用于分析时间序列数据的技术。

简介：
时间序列（Time Series）是地学研究中一个频繁出现的问题。在时间序列分析的框架下，时域和频域是两种核心的表达方式。具体而言，时域分析具备识别时间位置的能力，但其对于理解时间序列随时间推移的变化信息却相对有限；而频域分析，例如利用傅里叶变换进行的处理，则能够精确地确定频率信息，然而这种方法更适用于对平稳时间序列进行的分析。尽管如此，地学研究中众多现象，例如河川径流、地震波、强降雨以及洪水等，往往受到多种因素的综合作用而随时间呈现出变化趋势，这些现象通常属于非平稳序列。这些非平稳序列不仅表现出趋势性和周期性特征，还包含随机性、突变性以及“多时间尺度”的结构特征，并展现出多层次的演变规律。因此，对于此类非平稳时间序列的研究，通常需要确定特定频段所对应的具体的时间信息或者特定时间段内的频域信息。显而易见的是，传统的时域分析和频域分析在这类复杂情况下的应用都显得力不从心。