重构高频采样数据的小波多尺度逼近方法

• 作者: 宋执环 李平 王海清
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 数据重构 时频分析 递阶补偿 多尺度逼近
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 315-319,324
• 页数: 6页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2000.04.005

摘要

针对工业过程中存在的高频采样数据重构问题,本文提出了一种基于小波多尺度分析理论的误差递阶补偿算法.首先对含有噪声的低频采样数据在时频域进行滤波,然后利用该逼近算法实现高频采样数据的重构,并给出了算法的精度分析.此算法具有能克服噪声影响、重构精度高和物理意义明确的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	浙江大学工业控制技术研究所	260	3720	30.0	50.0
2	宋执环	浙江大学工业控制技术研究所	140	1808	23.0	36.0
3	王海清	浙江大学工业控制技术研究所	39	500	11.0	21.0