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ＢａｓｅｖｉｌｌｅＭ及ＣｈｏｕＫ Ｃ等基于二叉树多尺度随机过程提出了一种多尺度数据融合算法。该算法实现简单，速度快、易于并行化。本文对此算法做了进一步的研究，提出了一种新的多尺度模型构造方法，该方法简单，便于实现。仿真计算表明，采用此方法构造的多尺度状态空间模型对信号有较好的近似，完全可以应用ＣｈｏｕＫＣ等提出的多尺度融合算法，滤滤效果明显，可用于多尺度数据融合。