MATLAB을 활용한 지구과학 자료분석

1. 지구과학 데이터 분석 1
1.1 도입 1
1.2 자료의 취득 1
1.3 자료의 종류 3
1.4 자료 분석방법 6
추천도서 8

2. MATLAB 개론 9
2.1 지구과학에서의 MATLAB 9
2.2 시작하기 10
2.3 문법(The Syntax) 13
2.4 자료 저장 17
2.5 자료 다루기 18
2.6 구문(Script)과 함수(Function) 20
2.7 기본 시각화 기능 24
추천도서 27


3. 단일변량 통계(Univariate Statistics) 29
3.1 도입 29
3.2 경험 분포(Empirical Distributions) 30
3.3 경험분포 예제 36
3.4 이론 분포(Theoretical Distribution) 41
3.5 이론분포 예제 50
3.6 t 검정(t-test) 51
3.7 F 검정(F-test) 54
3.8 카이제곱 검정(χ2-test) 56
추천도서 59

4. 이변량 통계(Bivariate Statistics) 61
4.1 도입 61
4.2 피어슨의 상관계수(Pearson's correlation coefficient) 62
4.3 전통적인 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)과 예측(Prediction) 68
4.4 잔차 분석(Residual Analysis) 72
4.5 회귀계수의 붓스트랩 추정 74
4.6 회귀 계수의 잭나이프 추정 75
4.7 교차 타당성 검사(Cross Validation) 77
4.8 축소 주축 회귀(Reduced Major Axis Regression) 78
4.9 곡선 회귀(Curvilinear Regression) 79
추천도서 82


5. 시계열 분석(Time-Series Analysis) 85
5.1 도입 85
5.2 신호 생성(Generating Signals) 86
5.3 블랙만-터키 자기스펙트럼 분석(Blackman-Tukey Autospectral Analysis) 91
5.4 블랙만-터키 교차 스펙트럼 분석(Blackman-Tukey Crossspectral Analysis) 98
5.5 등간격이 아닌 자료의 내삽과 분석 103
5.6 진화 블랙만-터키 스펙트럼(Evolutionary Blackman-Tukey Powerspectrum) 108
5.7 롬-스카글 스펙트럼(Lomb-Scargle Powerspectrum) 113
5.8 웨이브렛 멱스펙트럼(Wavelet Powerspectrum) 119
5.9 비선형 시계열 자료 분석(Nonlinear Time-Series Analysis by N. Marwan) 124
추천도서 136

6. 신호처리(Signal Processing) 139
6.1 도입 139
6.2 신호 생성(Generating Signals) 140
6.3 선형 시불변 시스템(Linear Time-Invariant Systems) 142
6.4 합성곱과 필터링(Convolution and Filtering) 144
6.5 필터링에 사용되는 함수들의 비교(Comparing Functions for Filtering Data Series) 147
6.6 순환필터와 비순환필터(Recursive and Nonrecursive Filters) 149
6.7 충격 반응(Impulse Response) 151
6.8 주파수 반응(Frequency Response) 154
6.9 필터 고안(filter design) 160
6.10 적응형 필터링(Adaptive filtering) 163
추천도서 169

7. 공간적인 자료(Spatial Data) 171
7.1 공간적인 자료의 유형 171
7.2 GSHHS 연안선(Shoreline) 자료 172
7.3 2분 해상도의 전 지구 격자화된 고도 자료 ETOPO2 174
7.4 30초 해상도의 고도자료 GTOPO30 177
7.5 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) 179
7.6 격자화(gridding) 및 등고선 그리기(contouring) 181
7.7 격자화(gridding) 예제 184
7.8 격자화 방법들과 그 문제점들 비교(Comparison of Methods and Potential Artifacts) 189
7.9 점 분포의 통계(Statistics of Point Distributions) 194
7.10 수치표고모델 분석(by R. Gebbers) 202
추천도서 213

8. 영상처리(Image Processing) 215
8.1 도입 215
8.2 자료 저장(Data Storage) 216
8.3 영상 불러오기, 처리하기, 내보내기(Importing, Processing and Exporting Images) 221
8.4 위성영상 불러오기, 처리하기, 내보내기(Importing, Processing and Exporting Satellite Images) 226
8.5 지리정보 위성 영상(Georeferencing Satellite Images) 229
8.6 스크린을 통한 디지타이징(Digitizing from the Screen) 232
추천도서 234

9. 다변량 통계(Multivariate Statistics) 235
9.1 도입 235
9.2 주성분 분석(Principal Component Analysis) 236
9.3 독립 성분 분석(Independent Component Analysis by N. Marwan) 243
9.4 회전 경험직교함수(Rotated EOF) 247
9.5 복소 경험직교함수(Complex EOF) 253
9.6 군집분석(Cluster Analysis) 258
추천도서 263

10. 방향 자료 통계(Statistics on Directional Data) 265
10.1 도입 265
10.2 그래픽 표현(Graphical Representation) 266
10.3 경험 분포(Empirical Distributions) 268
10.4 이론 분포(Theoretical Distributions) 271
10.5 방향 자료의 임의성을 위한 검증 273
10.6 평균 방향의 신뢰도를 위한 검증(Test for the Significance of a Mean Direction) 274
10.7 두 방향 자료들의 차이를 위한 검정(Test for the Difference of Two Sets of Directions) 276
추천도서 279

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