【摘 要】
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自适应数据采集中,往往忽略了真实工业现场中噪声数据对采集过程的影响,导致采集时间间隔变化不准确,采集失真度较高。结合噪声数据的离群程度,文章提出了一种基于Bisquare算
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自适应数据采集中,往往忽略了真实工业现场中噪声数据对采集过程的影响,导致采集时间间隔变化不准确,采集失真度较高。结合噪声数据的离群程度,文章提出了一种基于Bisquare算法的自适应采集策略。该策略通过对数据点分配权重,降低噪声数据对拟合模型的影响,提高了采集时间间隔变化准确度。通过分析及仿真试验证明,该方法有效降低了噪声数据对采集过程的影响,在自适应采集减少数据量的同时降低了数据采集失真度。为自适应数据采集领域提供了参考。
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