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引用本文:   孙学辉, 赵冰, 骆震, 孙培健, 彭斌, 聂聪, 邵学广. 离散傅立叶变换用于非连续工业数据分析. 分析化学, 2020, 48(10): 1422-1427. doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.201158 [复制]

Citation:   SUN Xue-Hui , ZHAO Bing , LUO Zhen , SUN Pei-Jian , PENG Bin , NIE Cong , SHAO Xue-Guang . Non-continuous Industrial Data Analysis Using Discrete Fourier Transform. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2020, 48(10): 1422-1427. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.201158 [复制]

离散傅立叶变换用于非连续工业数据分析

通讯作者:  聂聪, congnie@aliyum.com; 邵学广, xshao@nankai.edu.cn

收稿日期: 2020-03-26

基金项目: 本文系国家自然科学基金项目(No.21775076)资助

Non-continuous Industrial Data Analysis Using Discrete Fourier Transform

Corresponding author:  NIE Cong , congnie@aliyum.com; SHAO Xue-Guang , xshao@nankai.edu.cn

Received Date:  2020-03-26

Fund Project:  This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 21775076).

大数据分析是当前的研究热点,但由于大数据在数据结构上的复杂性及数据类型上的多样性,大数据分析方法研究仍是数据分析领域中的挑战性问题。本研究建立了一种用于复杂结构数据预处理和建模的分析方法,并应用于分批次采集、采集密度不同且采集时间不统一的非连续工业生产数据分析。利用傅里叶变换得到不同参数的频谱信息,再利用逆变换按照统一的时间点进行数据重构,既得到了时间上统一的各参数数值,还对数据进行了平滑处理和缺失数据的填补。利用重构数据分别建立了4个产品质量指标与5个产品物理参数和原料性能参数之间的定量模型,4个模型的预测值相对偏差平均值均小于5%。

关键词:   大数据, 数据处理, 傅里叶变换, 建模, 化学计量学
Key words:   Big data, Data-processing, Fourier transform, Modeling, Chemometrics
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离散傅立叶变换用于非连续工业数据分析

孙学辉, 赵冰, 骆震, 孙培健, 彭斌, 聂聪, 邵学广

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