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小波策略在时序数据去噪中的应用及评价指标 (2012年)。

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简介：
通过评估评价时序数据去噪效果的四项关键指标——均方根变化量、互相关系数、信噪比以及平滑度，对不同小波策略的去噪性能进行了深入分析，考察了这些指标与小波策略之间存在的关联性。研究结果显示，与小波分解重构阶段相比，小波策略阶段的去噪均方根误差呈现出与上述四项指标正相关的趋势。此外，经过归一化处理后的综合指标与去噪均方根误差的归一化值之间存在着显著的正相关关系，达到0.95。在实际的时序数据分析中，可以利用归一化后的综合指标来替代未知的去噪均方根误差，从而更准确地评估去噪的效果。同时，通过观察去噪残差的分布情况，可以作为对去噪可靠性的定性评价标准。

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  • 时序数据去噪中应用的小波方法及其评估指标 (2012年)
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    本文探讨了小波方法在时序数据分析中的去噪技术，并介绍了用于评价去噪效果的关键指标。 本段落引入了均方根变化量、互相关系数、信噪比和平滑度四项指标来评价时序数据的去噪效果，并分析了不同小波策略下这些指标与去噪结果之间的关系。研究发现，在小波分解重构阶段之外，小波策略阶段中，去噪均方根误差与其他四个评估标准存在明显的正相关趋势。此外，经过归一化的综合评价值与去噪均方根误差的归一化值之间有0.95的相关性。因此，在实际时序数据分析过程中，可以利用归一化的综合指标来替代未知的去噪均方根误差以评价去噪效果，并且可以通过观察残差分布情况作为定性的可靠性评估标准。
     
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  • Daubechies小波基构建及其去噪应用程序
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    本文探讨了Daubechies小波基的构建方法，并研究其在信号处理中的去噪应用，展示了该技术的有效性和广泛应用前景。 该程序实现了使用Daubechies小波基的构造，并通过循环移位法（cycle_spinning）来消除吉布斯效应。