【摘 要】
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该文主要将小波分析的多尺度优点引伸到现有的一些数据校正方法中,分别从无过程模型的校正、有过程经验模型的校正和有过程精确模型的校正三种数据校正类型方面来研究基于小
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该文主要将小波分析的多尺度优点引伸到现有的一些数据校正方法中,分别从无过程模型的校正、有过程经验模型的校正和有过程精确模型的校正三种数据校正类型方面来研究基于小波分析的数据校正方法.在无过程模型的数据校正情况下,提出了小波分析与移动中值滤波混合的数据校正法,大大提高了对离群点的抗干扰性;在利用主元分析提取过程经验模型来校正数据的情况下,同时利用小波包分析来提取变量自身的自相关关系,通过消去不重要的主成分并对小波包系数进行阈值处理达到较好的校正效果;在具有过程精确模型的数据校正中,将小波分析与贝叶斯方法的优点相结合,既利用了过程模型又考虑到数据的多尺度本质,使得校正更加有效和准确.此外,该文还在小波阈值校正的基础上引入了有变二进制长度的平移窗,改善了多数基于小波分析的多尺度校正法必须离线应用的局限性,使其可以在线实施.
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