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摘要:
化工生产过程中采集到的数据信号通常具有随机性和非平稳性,附加了各种噪声,以至于影响数据建模的拟合效果和泛化性能.本文基于小波分析的特点,提出了一种对信号数据进行多重小波变换阈值去噪的方法.该方法可去除大部分高频随机噪声,提取真实信号,进而提高数据的置信度.将该方法与小波神经网络相结合并应用于丙烯腈聚合反应过程质量指标软测量模型中.仿真结果表明,该方法能有效恢复数据的真实性,提高数据建模的拟合精度与泛化性能.
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文献信息
篇名 基于多重小波变换的信号去噪及其在软测量中的应用
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 多重小波变换 信号去噪 小波网络 软测量
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1245-1249
页数 5页 分类号 TP274
字数 3400字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-3087.2007.07.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁锋 江南大学通信与控制工程学院 109 1413 20.0 32.0
2 杨慧中 江南大学通信与控制工程学院 228 1844 20.0 33.0
3 钟豪 江南大学通信与控制工程学院 2 44 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
多重小波变换
信号去噪
小波网络
软测量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
总被引数(次)
146776
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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