[发明专利]一种基于多分辨率小波的传感器数据降噪方法

权利要求书

1.一种基于多分辨率小波的传感器数据降噪方法，其特征在于，包括：

S01、获取供热系统的一次管网中每一传感器在指定时段内的数据，将每一传感器的数据作为原始信号；

S02、基于所述原始信号进行KS检测，获取最优分解层数J；

S03、采用预先选择的小波函数和基函数以最优分解层数J对所述原始信号进行处理并重构，获得降噪后的目标信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S01之前，所述方法还包括：

从云端设备中获取每一传感器在指定时间段内的数据，将获取的每一传感器的数据作为原始信号；

或者，从云端设备中获取经过异常数据检测之后的每一传感器在指定时间段内的数据，将获取的每一传感器的数据作为原始信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S03包括：

S03-1、从预设的滤波函数中选择一组小波函数ψ(x)和基函数φ(x)；所述小波函数为高分辨率滤波函数，所述基函数为低分辨率滤波函数；

S03-2、基于最优分解层数J和小波函数ψ(x)、基函数φ(x)对所述原始信号进行分解处理，得到分解后的高分辨率信号和低分辨率信号；

S03-3、采用软阈值方式对所述高分辨率信号和低分辨率信号进行处理，得到处理后的两种信号；对处理后的两种信号进行重构，获得目标信号。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S03-2包括：

基于最优分解层数J和小波函数ψ(x)、采用下述公式对所述原始信号进行分解处理，得到分解后的低分辨率信号，基于最优分解层数J和基函数φ(x)，采用下述公式对原始信号进行分解处理，得到分解后的高分辨率信号；

获取高分辨率信号和低分辨率信号

其中，Proj是一个计算符号，表示投影，V为一个空间的符号，V_j+1为一个j+1层的空间符号；

表示第V_j+1空间的拆解投影过程，表示V_-J空间组装投影过程，小波函数和基函数均为有长度的序列，k表示小波函数或基函数在长度序列中的位置；Z表示k的取值的总长度数值；C_j，k表V空间中的投影结果，D_j，k为W空间中的投影结果；W_j表示一个j层的空间符号；

W表示另一个空间的符号；W_-i表示一个-i层的空间符号，W和V满足空间建立的关系，f(x)表示原始信号；

j为分辨率，为从1开始取值的整数，J＝1时表示原始信号，J＜1时表示降采样信号，J＝-1为进行一次分解得到的信号，J＝-2为进行两次分解，f(x)中x为信号的索引，若要处理一天1440分钟的数据，则f(x)中x的取值为从1到1440的离散序列，f(1)为第一分钟传感器所上传的数据，i＝(-J，-J+1，...，-1)；

ψ(x)为小波函数，φ(x)为基函数，J为分解层数，i＝(-J，-J+1，...，-1)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S03-3包括：

对和通过软阈值方法进行处理；

基于处理后的和按照公式三进行重构，得到降噪后的目标信号T(x)；

公式三：

6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述传感器的数据包括下述的一种或多种：

压力传感器的数据、温度传感器的数据、流量数据、热量数据。