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采用反正切变换降低小波去噪对野值的敏感性  
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【英文篇名】 Reduce sensitivity of wavelet denoising to outliers by arc-tangent function transformation
【下载频次】 ★★
【作者】 杨正瓴; 张玺; 张军; 杨钊; 刘亚迪;
【英文作者】 YANG Zhengling; ZHANG Xi; ZHANG Jun; YANG Zhao; LIU Yadi; School of Electrical Engineering and Automation; Tianjin University; Tianjin Key Laboratory of Process Measurement and Control;
【作者单位】 天津大学电气与自动化工程学院; 天津市过程检测与控制重点实验室;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 非平稳时间序列; 小波阈值去噪; 反正切变换;
【英文关键词】 nonstationary time series; wavelet threshold denoising; arc-tangent function transformation;
【摘要】 对存在野值和较强噪声的非平稳时间序列,为提高小波阈值去噪在低频信号分解中的准确性和稳健性,采用反正切变换将原始非平稳时间序列转换成新的更平稳的序列,以提高信噪比,并抑制野值的不利影响。通过解析分析,解释了反正切变换抑制野值的成因,并优化了其中的参数。采用已知信号的数值实验(仿真)证明,反正切变换能够提高对野值的抵抗能力,改善小波阈值去噪的效果。应用于风速时间序列的去噪表明,新方法能够有效抑制风速里的野值,获得更符合实际的风速信号。
【英文摘要】 For nonstationary time series with outliers and strong noises, in order to increase the accuracy and robustness of wavelet threshold denoising in the low frequency signal decomposition, the arc-tangent function transformation is employed to transform the original nonstationary time series to a new more stationary series. The SNR(Signal-to-Noise Ratio)is improved and the negative effect of outliers is insulated. The suppressing capability of arc-tangent function transformation to outliers is explained analyt...
【基金】 天津市科技计划项目基金(No.13ZXCXGX40400)
【更新日期】 2017-05-27
【分类号】 TN911.4
【正文快照】 1引言从非平稳时间序列中分离出白噪声是一个尚未解决的重要难题。2000年考普斯会长奖(COPSS Presidents’Award,国际数理统计学最高奖)得主范剑青在2003年说:一般来讲,由观测数据得到白噪声的“正确”分布函数是困难的[1]。通常认为,高斯白噪声序列无法通过科学的方法进行预测

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