谱估计在GPS坐标时间序列分析中的应用主要关注的是如何通过频谱分析方法揭示GPS定位系统的信号特性。在GPS坐标时间序列分析中，谱估计是一种关键的技术，它可以帮助我们理解和解析信号在不同频率上的分布，从而获取更深入的信号信息。
谱估计主要包括周期图谱估计和改进的周期图谱估计两种常见方法。周期图谱估计是通过对时间序列进行离散傅立叶变换（DFT）并计算幅值平方来获得的，但它容易受到频谱泄露的影响，导致对周期信息的解析不够精确。为了解决这个问题，人们提出了改进的周期图谱估计，即在原始数据上应用窗函数，将长序列分解成多个短序列，分别计算功率谱后再取平均，以提高估计的准确性和分辨率。
在GPS坐标时间序列的分析中，袁兴明的文章中提到了使用功率谱和小波谱两种方法。功率谱可以揭示信号的总能量在不同频率上的分布，对于识别时间序列中的固定周期或近似周期性模式非常有用。而小波谱则通过小波分析技术提供了一种时频分析手段，它能够同时考虑时间和频率的信息，对非平稳信号的分析特别有效。小波谱可以揭示信号在不同时间尺度上的变化，这对于理解GPS坐标时间序列中可能存在的瞬态特征和多尺度信息至关重要。
此外，文章还引入了小波熵的概念。小波熵是一种衡量时间序列信号复杂度的指标，它可以帮助探测和量化时间序列中的复杂成分。在GPS坐标时间序列中，小波熵可以用来识别和分析信号的不同方向之间的差异，以及隐藏在序列中的非线性或者非高斯特征。
经典的时间序列分析方法如线性回归、卡尔曼滤波、GM模型和ARMA模型虽然在某些情况下有效，但它们可能无法捕捉到多尺度或非线性的信息。相比之下，谱估计结合小波分析能提供更为精细的分析，特别适用于处理像GPS信号这样包含复杂信息的时间序列。
引用格式：袁兴明．谱估计在GPS坐标时间序列分析中的应用［J］．矿山测量，2019，47(1)：64－67．
谱估计是GPS坐标时间序列分析的重要工具，通过功率谱、小波谱和小波熵的综合应用，可以更深入地解析GPS信号的周期性、多尺度特征和复杂性，对于系统开发和专业指导具有很高的参考价值。
