基于小波分析的交通数据自适应消噪算法研究  

STUDY ON WAVELET ANALYSIS-BASED ADAPTIVE DENOISING ALGORITHM OF TRAFFIC DATA

作　　者：王国华 窦慧丽[2,3] 郭敏 

机构地区：[1]浙江省交通规划设计研究院交通工程部,浙江杭州310006 [2]浙江交通职业技术学院运输管理学院,浙江杭州311112 [3]同济大学交通运输工程学院,上海201804

出　　处：《计算机应用与软件》2011年第10期4-6,共3页Computer Applications and Software

基　　金：国家自然科学基金重点项目(70631002);国家高技术研究发展计划(2008AA11Z205)

摘　　要：针对实际采样环境中存在的各种干扰,以及交通数据的非平稳特性,在交通数据小波变换特性分析的基础上,提出基于小波分析的交通数据自适应消噪算法:对交通数据进行小波分解,然后对高频系数的自相关函数进行白噪声检验,从而确定小波分解的层数和阈值。采用实际检测交通流数据,对算法的有效性进行了验证分析。In view of the various disturbances in practical sampling environment and the non-stationary property of traffic data,and according to the characteristic analysis on wavelet transformation of traffic data,this paper presents an adaptive denoising algorithm of traffic data based on wavelet analysis.Firstly,the traffic data is decomposed by the wavelet,and then the white noise verification of the autocorrelation function of the high frequency wavelet coefficients is carried out,thus the level and threshold of wavelet transformation are determined.Finally,the practical detection on traffic flow data is used to testify and analyse the feasibility of the proposed algorithm.

关 键 词：交通数据 小波分析 自适应 消噪 

分 类 号：TP301.4[自动化与计算机技术—计算机系统结构]