基于多重小波变换的信号去噪及其在软测量中的应用

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.

关键词：多重小波变换、信号去噪、小波网络、软测量

所属期刊栏目：28

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60674092;江苏省高技术研究工业项目BG2006010

在线出版日期：2007-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1245-1249