數(shù)據(jù)特征識別過程的噪聲處理研究.pdf

1、隨著科學與技術突飛猛進的發(fā)展，在實際應用和研究中，獲取的數(shù)據(jù)數(shù)量越來越大，形式也越來越復雜，對象的特征維數(shù)也越來越高，而在這些高維數(shù)據(jù)中，夾雜了許多對研究沒有意義的特征，因此需要對這些高維數(shù)據(jù)進行特征識別，分析出有效的數(shù)據(jù)特征。在數(shù)據(jù)特征識別過程中，待處理的數(shù)據(jù)基本上都包含著噪聲，這些噪聲的存在大大的影響了數(shù)據(jù)特征識別的效率和精度，因此本文將圍繞數(shù)據(jù)去噪進行研究，設計一種數(shù)據(jù)去噪的方法并應用在數(shù)據(jù)特征識別之中。
　　本文系統(tǒng)的介紹

2、和分析了數(shù)據(jù)噪聲的種類和特點以及常用的數(shù)據(jù)去噪方法，并針對存在比較廣泛的白噪聲選定了去噪效果比較好的小波閾值去噪方法。然后討論了采樣點對濾波效果的影響，針對實際研究中采樣點不足的情況，使用了局部插值的方法進行彌補。接著本文設計一種基于小波閾值的自適應聯(lián)合去噪方法，該方法能夠根據(jù)待處理數(shù)據(jù)的不同自動選擇最優(yōu)的小波基、閾值選取規(guī)則和分解層數(shù)，并且進行最佳次數(shù)的五點三次平滑處理。最后本文利用設計的濾波方法和多元選集回歸特征方法對多元含噪數(shù)據(jù)進