基于EEMD-WPT的温室环境数据优化处理研究 - 吴伟斌; 杨柳; 吴维浩; 吴贤楠; 沈梓颖; 张方任; 罗远强 (华南农业大学学报, 2024)
TP274; [目的]解决温室系统中的数据采集传感器容易受到多种环境因素的干扰,从而导致数据中存在噪声的问题.[方法]提出一种集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与小波包自适应阈值(Wavelet packet adaptive threshold,WPT)算法联合的数据降噪处理方法,并采用卡尔曼滤波与自适应加权平均算法对降噪后的数据进行融合.[结果]将EEMD-WPT算法应用于含噪温、湿度数据的降噪处理,相较于降噪前的数据,信噪比提升了 73.08%.该算法相较于传统WPT算法具有更好的降噪效果,处理后的数据信噪比提升了 40.31%,均方根误差降低了 84.75%.[结论]该算法能解决数据跳动、冗余和丢失等问题,并为温室控制系统提供了有效的参数,具有较大的实际应用价值.