噪声与冗余影响评估：基于PLC的模糊自适应PID监控系统在光谱识别中的应用

这篇论文主要探讨了噪声和数据冗余对基于PLC的中央空调模糊自适应PID监控系统中光谱识别的影响。文章首先介绍了由于天体亮度和距离差异导致的光谱数据流量不确定性，这需要在识别前进行流量标准化。实验采用Smedian、Sunit、Smean、Smax和Smin等方法进行流量标准化，并将数据转化为对数波长-流量格式，然后使用模糊自适应PID控制和最近邻分类器进行光谱识别。 实验设计严谨，每个实验重复十次，每次选取3000条光谱数据作为训练集，其余作为测试集。实验结果显示，不同标准化方法对光谱识别的准确率影响较小，但在不同数据量下，识别率有所波动，但总体保持在94.10%至95.68%之间。 接着，论文重点关注了噪声和数据冗余的影响评估。为了隔离冗余因素，特征维度固定在3791，通过高斯滤波器来减少噪声。高斯滤波器的尺度参数（σ）设置为1、2、3和4，窗口宽度增加时，识别率随之提高，但过度平滑可能削弱判别信息。同时，研究还发现，即使采用简单的下采样方法也能得到良好的光谱识别性能，关键在于保持合适的特征数量。 此外，文章提出了一种名为STP（Space Transformation and Decomposition）的特征分析模型，该模型可以用于分析和比较不同的光谱特征提取方法，如PCA、小波变换、SVM、RVM和LDA等。STP模型强调数据成分的分解、重组以及噪声抑制和冗余消除。在此基础上，论文提出了一个新的特征提取方法——基于曲线拟合与下采样的光谱特征提取（EFCD），并指出在某些情况下，精心设计的特征提取方法并非决定性因素，简单的方法也能达到满意的效果。 实验使用的测试数据来自SDSS中的Galaxy和QSO两类天体光谱，这些光谱具有较大的红移，代表了天体光谱识别的典型情况。论文的研究结果对于理解噪声管理和特征选择在光谱识别中的作用以及优化识别系统具有重要意义。 关键词：天体光谱分类；光谱特征提取；类星体；正常星系；噪声；冗余；模糊自适应PID控制