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题名一种基于EEMD的过程数据混合去噪方法
被引量：4
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作者
陈文驰
刘飞
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机构
江南大学信息技术系轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1368-1370,共3页
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基金
江苏省基础研究计划(自然科学基金)资助项目(BK2009068)
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文摘
针对化工过程数据的特点,提出一种基于集成经验模式分解(EEMD)滤波的过程数据混合去噪方法,以新秩一阶差分法抑制数据粗差干扰,以EEMD分解抑制脉冲干扰,分层滤波消除噪声成分。与传统的滤波方法相比,基于EEMD的混合滤波方法无须预先确定滤波器参数,是一种完全的数据驱动型方法,具有较好的自适应能力。仿真实验结果表明,对过程数据的滤波预处理可以增强对异常突变数据的检测处理,提高故障检测效果。
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关键词
粗差
经验模式分解
过程数据处理
一阶差分
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Keywords
gross error
empirical mode decomposition（EMD）
process data processing
first order differential
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分类号
TP393.04
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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