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Extended spectral envelope method for detecting and analyzing traffic oscillations

机译：检测和分析交通振动的扩展频谱包络方法

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We propose using a spectral envelope method to analyze traffic oscillations using data collected from multiple sensors. Spectral envelops can reveal not only the salient frequencies of periodic oscillations of traffic flow, but also the relative strength of these oscillations at different locations. This paper first introduces time dimension into the existing spectral envelope method so that it can be applied to study the evolution of vehicular traffic oscillations. The extended spectral envelope method proposed in this paper, or ESPE, discards the normalization procedure in the standard method. A new Contributing Index (CI) is proposed to measure the relative strength of oscillations at different locations. The extended spectral envelops can be constructed on long-term or short-term time scales. While the long-term analysis helps extract salient frequencies of traffic oscillations, the short-term analysis promises to reveal their detailed spatial-temporal profiles. ESPE offers two distinctive advantages. First, it is more robust against the impacts of noises. Second, it is able to uncover complicated oscillatory behaviors which are otherwise difficult to notice. These advantages are demonstrated in case studies constructed on both simulated and real data.
机译：我们建议使用频谱包络法来分析从多个传感器收集的数据的交通振荡。频谱包络不仅可以揭示交通流量周期性振荡的显着频率，而且可以揭示这些振荡在不同位置的相对强度。本文首先将时间维引入现有的频谱包络法中，以便可以将其应用于研究车辆交通振荡的演变。本文提出的扩展频谱包络法或ESPE放弃了标准方法中的归一化程序。提出了一种新的贡献指数（CI），以测量不同位置的振荡的相对强度。扩展的频谱包络可以在长期或短期时间尺度上构建。虽然长期分析有助于提取交通振荡的显着频率，但短期分析有望揭示其详细的时空分布。 ESPE具有两个明显的优势。首先，它对噪声的影响更加强大。其次，它能够发现复杂的振荡行为，否则很难注意到。这些优势在基于模拟和真实数据的案例研究中得到了证明。

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