基于EEMD-WPT的温室环境数据优化处理研究OA北大核心CSTPCD
Research on the optimization processing of greenhouse environmental data based on EEMD-WPT
[目的]解决温室系统中的数据采集传感器容易受到多种环境因素的干扰,从而导致数据中存在噪声的问题.[方法]提出一种集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与小波包自适应阈值(Wavelet packet adaptive threshold,WPT)算法联合的数据降噪处理方法,并采用卡尔曼滤波与自适应加权平均算法对降噪后的数据进行融合.[结果]将EEMD-WPT算法应用于含噪温、…查看全部>>
[Objective]To address the problem that the data acquisition sensors in greenhouse system are easily disturbed by various environmental factors,leading to the presence of noise in the data.[Method]This study proposed a data noise reduction processing method combining ensemble empirical mode decomposition(EEMD)and wavelet packet adaptive threshold(WPT)algorithm,and the Kalman filter and adaptive weighted average algorithm were used to fuse the noise-reduced da…查看全部>>
吴伟斌;杨柳;吴维浩;吴贤楠;沈梓颖;张方任;罗远强
华南农业大学工程学院,广东广州 510642||南方农业机械与装备关键技术教育部重点研究室/国家柑橘产业体系机械化研究室/广东省山地果园机械创新工程技术研究中心,广东广州 510642华南农业大学工程学院,广东广州 510642华南农业大学工程学院,广东广州 510642华南农业大学工程学院,广东广州 510642华南农业大学工程学院,广东广州 510642华南农业大学工程学院,广东广州 510642华南农业大学工程学院,广东广州 510642
计算机与自动化
EEMD小波包自适应阈值降噪温室数据融合
EEMDWavelet packetAdaptive thresholdNoise reductionGreenhouseData fusion
《华南农业大学学报》 2024 (3)
397-407,11
广东省现代农业产业技术体系创新团队建设项目(2023KJ120)国家自然科学基金青年科学基金(52005188)
评论