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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
doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.201158
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