[发明专利]基于统计学方法和希尔伯特包络谱的有监督数据压缩方法在审
| 申请号： | 202210518309.4 | 申请日： | 2022-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN114884516A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 赵肖宇;赵越;蔡立晶;尚廷义;吴乔罕;伍郭成 | 申请（专利权）人： | 黑龙江八一农垦大学;吴乔罕 |
| 主分类号： | H03M7/30 | 分类号： | H03M7/30;G01N21/65 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 163319 黑*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 统计学 方法 希尔伯特 包络 监督 数据压缩 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于统计学方法和希尔伯特包络谱的有监督数据压缩方法，其特征在于：通过以下步骤来实现的：(1)首先基于经验模态方法分解拉曼光谱，获得特征模态分量；(2)然后针对特征模态分量进行希尔伯特变换，获得各分量对应的希尔伯特包络谱；(3)最后对希尔伯特包络谱进行一元单因素方差分析，得到类间差异显著、类内无显著差异数据，即为压缩后数据。
2.根据权利要求1所述的经验模态分解拉曼光谱，其特征在于：(1)采用拉曼端点数据，复制比例为总数据量的5％进行端点延拓；(2)经验模态分解处理之前，无需去噪去基线预处理拉曼光谱数据。
3.根据权利要求1所述的单因素方差分析，其特征在于：单因素方差分析的显著性水平设置为0.05。
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