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读特客户端·深圳新闻网2022年3月19日讯（记者 李旖露）由于各式搅扰的存在，本质宇宙系统中收集的数据一般王人受到不同经由的噪声耻辱。近期，国度超算深圳中心高性能计议部博士后黄颖坤提倡了一种新的用于非线性时辰序列的小波收缩降噪表率，可权贵镌汰数据噪声。该效果《A New Wavelet Shrinkage Approach for Denoising Nonlinear Time Series and Improving Bearing Fault Diagnosis》已发表在IEEE Sensors Journal，黄颖坤为论文第一作家。

小波收缩降噪表率是数据降噪领域的有计划热门。小波收缩降噪的旨趣一样于自动编码器去噪，而小波阈值算子不错看作是一个“激活函数”。小波阈值算子的打算可为小波系数提供非线性映射，关于小波收缩降噪表率的性能影响很大。硬阈值和软阈值是两个常见的算子。但是，有计划标明硬阈值算子时时有更大的方差，而软阈值算子时时有更大的偏差。为了弥补这两种算子的谬误，已有大批的有计划提倡了新的算子，包括 garrot阈值算子等。但是，这些算子对阈值近邻的小波系数收缩经由不够，小波系数可能带有噪声。

为了管理上述问题，这项有计划提倡了一种新的阈值算子，新加坡华人群称为自符合软阈值算子（AST）。AST是硬阈值和软阈值算子之间的承接函数，将通用阈值引入到AST中，以便AST不错识别阈值近邻有噪声的系数，然后进一步将它们减轻。AST算子具有硬阈值、软阈值和 garrot阈值算子的优点，也弥补了它们的谬误。对恶浊时辰序列的仿真测试标明，AST在SNR和RMSE性能方面优于硬阈值、软阈值和 garrot阈值算子；基于CWRU和Paderborn数据集测试，在强噪声环境中，AST算子可更准确地收减轻波系数，灵验地栽种轴承故障会诊性能。

这项有计划效果在各行业数据预处理领域具有很好的诳骗后劲。计议到大界限超算系统的复杂性菲律宾进口黑利群，数据监测不行幸免受到噪声搅扰，该表率可诳骗于智能运维系统数据降噪、增强和清洗等使命，有助于栽种数据质地，为超算系统的故障精确检测、量度奠定基础。