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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。
重构高频采样数据的小波多尺度逼近方法
【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学工业控制技术研究所
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2000年4期
【基金项目】
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国家自然科学 (青年 )基金项目!(6 970 40 0 6 )
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