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基于信息熵的溶解氧传感器数据融合处理方法

论文摘要

针对海洋光学溶解氧传感器测量数据处理问题,设计一种基于信息熵的数据融合方法。首先基于最大熵方法估计出离散样本数据的概率分布,再根据测量列的不确定度推定样本数据的置信区间用来进行粗差剔除,最后基于信息熵对有效样本进行数据融合,获得"干净"的标定数据。结合HJY1-1型光学溶解氧传感器标定实验实例,将该方法与其他方法进行比较评估,该方法的融合结果绝对误差为0.01、均方误差为0.018 9,均优于参比方法,能够有效克服各种主观测量因素对标定数据的"污染",提高传感器测量数据的稳定性和可靠性。

论文目录

  • 1 基于信息熵的溶解氧传感器数据融合处理方法
  •   1.1 基于最大熵方法的离散样本概率分布估计
  •   1.2 基于最大离散熵的粗差剔除
  •   1.3 基于信息熵的数据融合处理
  • 2 实验验证
  •   2.1 实验情况说明
  •   2.2 实验数据分析
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 高皜,曹琳,熊学军

    关键词: 光学溶解氧传感器,标定,信息熵,粗差剔除,数据融合

    来源: 山东科技大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 数学,环境科学与资源利用,自动化技术

    单位: 山东科技大学测绘科学与工程学院,齐鲁工业大学(山东省科学院)海洋仪器仪表研究所,自然资源部第一海洋研究所

    基金: 国家高技术研究发展计划项目（2013AA09A411）,山东省科学院科技发展基金项目（科基合字（2018）第9号）

    分类号: X834;TP212;O236

    DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2019.06.009

    页码: 67-73+80

    总页数: 8

    文件大小: 585K

    下载量: 162

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/3967cb4c58f1a99aed95247c.html