基于小波阈值的浮动车数据消噪算法

发布时间：2018-05-26 02:15

  本文选题：小波去噪 + 浮动车　； 参考：《北京理工大学学报》2017年07期

【摘要】：研究通过小波函数选取等策略来构造一种适合于浮动车原始数据去噪的小波阈值去噪算法.数据去噪是浮动车数据进行交通信息研究的基础性工作,小波分析对于掺杂噪声信号的数据去噪有不可比拟的优势,本文通过构造新的阈值及阈值函数进而以信噪比、均方误差为指导对浮动车数据的去噪结果进行分析来确定小波基函数及小波分解层数,以此研究出针对于浮动车数据的小波阈值去噪的有效算法.通过本文构造的小波阈值算法使得浮动车数据去噪前后与遥感微波检测器(RTMS)数据的相关性提高10%以上,能够有效去除浮动车数据中的噪声.
[Abstract]:In this paper, a wavelet threshold de-noising algorithm suitable for the original data denoising of floating vehicle is constructed by means of wavelet function selection and other strategies. Data denoising is the basic work of traffic information research on floating vehicle data. Wavelet analysis has an incomparable advantage to data denoising of doped noise signal. In this paper, a new threshold and threshold function are constructed to obtain signal-to-noise ratio (SNR). The mean square error (MSE) is used to analyze the de-noising results of floating vehicle data to determine the wavelet basis function and the number of wavelet decomposition layers, and an effective algorithm of wavelet threshold de-noising for floating vehicle data is developed. By using the wavelet threshold algorithm constructed in this paper, the correlation between the data of floating vehicle before and after de-noising and the data of remote sensing microwave detector (RTMS) is increased by more than 10%, which can effectively remove the noise in the data of floating vehicle.
【作者单位】： 北京理工大学信息与电子学院;中国交通通信信息中心;燕京理工学院信息科学与技术学院;
【分类号】：U491.11

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1935553