交通科技
交通科技
교통과기
TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY
2013年
2期
150-153
,共4页
赵海龙%张干%吕安涛%姚宁
趙海龍%張榦%呂安濤%姚寧
조해룡%장간%려안도%요저
经验模式分解%小波变换%噪声清洗%实时交通数据
經驗模式分解%小波變換%譟聲清洗%實時交通數據
경험모식분해%소파변환%조성청세%실시교통수거
针对实时交通流数据的噪声污染,将具有处理非平稳非线性信号优势的经验模式分解方法(EMD)和小波变换(wavelet)相结合,构建EMD-Wavelet组合清洗模型.该模型首先将实时交通流序列进行经验模式分解,然后将含有噪声的高频分量用小波变换进行软阈值去噪,最后将去噪后的高频分量、未去噪的低频分量和残量进行重构,形成清洗后数据序列.通过实验表明:该方法的去噪效果要好于单独使用小波变换和EMD法,是一种有效可靠的实时交通量噪声数据清洗方法.
針對實時交通流數據的譟聲汙染,將具有處理非平穩非線性信號優勢的經驗模式分解方法(EMD)和小波變換(wavelet)相結閤,構建EMD-Wavelet組閤清洗模型.該模型首先將實時交通流序列進行經驗模式分解,然後將含有譟聲的高頻分量用小波變換進行軟閾值去譟,最後將去譟後的高頻分量、未去譟的低頻分量和殘量進行重構,形成清洗後數據序列.通過實驗錶明:該方法的去譟效果要好于單獨使用小波變換和EMD法,是一種有效可靠的實時交通量譟聲數據清洗方法.
침대실시교통류수거적조성오염,장구유처리비평은비선성신호우세적경험모식분해방법(EMD)화소파변환(wavelet)상결합,구건EMD-Wavelet조합청세모형.해모형수선장실시교통류서렬진행경험모식분해,연후장함유조성적고빈분량용소파변환진행연역치거조,최후장거조후적고빈분량、미거조적저빈분량화잔량진행중구,형성청세후수거서렬.통과실험표명:해방법적거조효과요호우단독사용소파변환화EMD법,시일충유효가고적실시교통량조성수거청세방법.
