基于小波分解的智能交通系统数据集成方法-中国科技论文在线.PDFVIP

中国科技论文在线 清华大学学报 自然科学版 年第 卷第 期 !# $%%%%%’( - .*%%( (( *%,+C )# $$***+,# - .= *%%(= B((= B CD+CD /012345678329 :2;0:5 ?@A #@ 基于小波分解的智能交通系统数据集成方法 于 雷$=*= 陈旭梅$= 耿彦斌$= 乔凤翔*= 王 欣*= 刘梦涵$= 袁振洲$ 北方交通大学 交通运输学院 北京 中国 德克萨斯南方大学 休斯顿 美国 -$B = $%%%((= E*B = CC%%(= . 摘 要 对于智能交通系统 的数据集成 数字信号处 种有效的方法将数据进行集成 F ! % #$ K 理技术中的小波变换方法能够克服传统的基于数理统计方 实现数据集成必须要确定存储数据的集成度 法的集成技术的种种缺陷 并提供最佳集成度 该文基于小 ’ 时间间隔 目前获取最佳集成度的方法有数理统 - .K 波分解的方法 通过对 数据进行分层 相似性分析得出 #$ ( 计和小波分析两种方法 数理统计方法基于数据序 K 了数据的最佳集成度 完成了对数据的集成 通过该方法集 ’ 列的变化率进行分析F$G 尽管这种技术在运用的过 K 成后的数据不仅包含足够的有用信息 而且能够消除无用成 程中非常直观 但是 其所确定的集成数据序列可能 份和噪音’ = = 包含误差和噪音等无用信息 相比而言 小波分析方 K = 关键词 智能交通系统 数据集成 优化 小波变换 F ! %) ) ) ) #$ 法则集 中于分析 !0 数据序列的详细分解成 $*+,,-,采样定理 份F*H IG 它将数据序列视为一种可在不同层次上分 K 中图分类号F (D’ 文献标识码F 8