变间距时间序列噪声分量的分析与消除

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注解: 本文讨论了用可变步长估计时间序列噪声分量的方法，并提出了从数据中去除噪声的算法。 该分析基于表示初始数据的函数平滑性的要求，并且具有高达三阶的连续导数。 所提出的估计和消除数据中的噪声的方法和算法，假设它们表示的函数的平滑性，使得能够合理地确定数据中的绝对和相对噪声，而不管源数据中测量步 用于解决问题的算法基于最小化计算值与平滑函数的偏差，条件是与初始数据的偏差对应于噪声水平。 所提出的估计和消除数据中的噪声的方法和算法，假设由它们表示的函数的平滑性，使得能够合理地确定数据中的绝对和相对噪声，而不管源数据中的测量步骤的均匀性和它们的噪声，并从数据中去除噪声分量。 鉴于作为噪声消除的结果获得的数据的平滑性，通过噪声消除获得的数据适合于识别其中的分析依赖性和微分依赖性两者

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