小波分解去噪_离线

功能说明

小波分解去噪是利用小波分解进行去噪的算法组件。

输入输出说明

输入

  • 包含单通道数据的JSON数据表

输出

一个 JSON 数据表,其中 value 部分包括 1 个字典,该字典中的 value 是一个列表,列表的 shape 均为 ( data_len, 1),data_len 表示单个通道输出的数据长度,1表示通道数量为1:(filtered_data)表示滤波后的数据。

参数说明

  • 选取阈值的方法:直接影响去噪效果的一个重要因素就是阈值的选择,不同阈值选取将有不同的去噪效果。目前主要包括通用阈值(VisuShrink)、SureShrink阈值、 启发式阈值(HeurSure)、MinMax阈值。

  • 阈值函数:阈值函数是修正小波系数的规则,不同的阈值函数体现了不同的处理小波系数的策略。常用的阈值函数有硬阈值函数(hard)、软阈值函数(soft)、介于软、硬阈值函数之间的Garrote函数。

  • 小波函数:常用于小波分解去噪的小波函数包括db4、sym8 等。

  • 分解层数:对于小波分解的层数一般依据经验得到,通常采用的层数为 5-8 层,分解的层数越多,得到的细节分量的频率越高。因时序信号通常有特定的采样频率 ,故分解层数不宜过高。

参数配置

控件名称

参数名称

参数标识

是否关联测点输入

是否必填

默认值

最小值/最大值

选项配置

字段配置

时间序列

time_series

模型结果

滤波结果

filtered_data

下拉选择框

选取阈值的方法

thre_method

visushrink

visushrink;

sureshrink;

heursure;

minmax

下拉选择框

阈值函数

thre_func

soft

soft;

hard;

garotte;

greater;

less

下拉选择框

小波函数

wavelets_name

db4

db4;

sym8

整数输入框

分解层数

level

5

最小值1;最大值10

阿里云首页 工业大脑开放平台 相关技术圈