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In: MATLAB Recipes for Earth Sciences, Eds.: M. H. Trauth, Springer, Berlin, Heidelberg, ISBN: 978-3-540-72748-4, 119–132p. (2007) DOI:10.1007/978-3-540-72749-1_5
Time-series analysis aims to understand the temporal behavior of one of several variablesy(t). Examples are the investigation of long-term records of mountain uplift, sea-level fluctuations, orbitally-induced insolation variations and their influence on the ice-age cycles, millenium-scale variations of the atmosphere-ocean system, the effect of the El Niño/Southern Oscillation on tropical rainfall and sedimentation (Fig. 5.1) and tidal influences on nobel gas emissions of bore holes. The temporal structure of a sequence of events can be random, clustered, cyclic or chaotic. Time-series analysis provides various tools to detect these temporal structures. The understanding of the underlying process that produced the observed data allows us to predict future values of the variable. We use the Signal Processing and Wavelet Toolbox, which contain all necessary routines for time-series analysis.
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