小波函数对动态变形信号粗差识别的对比研究

"本文对比了不同小波函数在粗差识别中的表现，研究了小波基函数选择的依据，涉及的粗差类型包括孤立态、离散态和区域态。通过对动态变形信号进行多尺度分析，探讨了分解层数、支撑区间、正则性和消失距等因素对粗差识别的影响。实验结果显示，对于区域态粗差，多种小波函数的识别效果相近；而对于孤立态和离散态粗差，选择特定性质的小波函数能获得更好的识别效果。此外，文中还指出现有粗差检测方法存在的问题，并强调了小波分析在处理动态变形数据中的优势。" 文章指出，随着动态监测技术的进步，数据质量的提升带来了大量包含粗差的信息。粗差的出现干扰了数据的准确分析。传统粗差检测方法如Chauvenet、Grubbs准则等依赖于正态分布假设，且计算复杂，不适应现代大数据环境。小波分析因其多尺度特性，能够有效地分离信号和噪声，成为粗差识别的理想工具。 在小波函数的选择上，作者通过实验发现，对于区域态粗差，没有明显最优的小波函数，而针对孤立态粗差，应该选取支撑长度较小、正则性好或消失距高的小波。对于离散态粗差，应选择支撑长度大、正则性好或消失距低的函数。在特定的动态变形信号5层分解下，可以获得较好的粗差识别效果。 此外，小波分析能揭示形变信号的内在特征，通过多尺度分解和阈值处理，可以有效地去除噪声并修复粗差。尽管如此，如何根据实际应用选择最佳小波函数仍然是一个挑战。文章以含有不同类型粗差的动态变形信号为例，评估了不同小波函数的性能，为实际应用提供了参考。 关键词：动态变形，小波基函数，粗差识别，多尺度分析，消失距，支撑区间，正则性 该研究深入探讨了小波函数在粗差识别中的应用策略，强调了不同粗差类型应匹配不同特性的小波函数，为动态变形数据的处理提供了理论依据和实践指导。未来的研究可以进一步探索更优化的小波函数选择策略，以及如何结合其他数据分析技术提高粗差识别的精度。