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            引用本文:   孫學輝, 趙冰, 駱震, 孫培健, 彭斌, 聶聰, 邵學廣. 離散傅立葉變換用于非連續工業數據分析. 分析化學, 2020, 48(10): 1422-1427. doi:  10.19756/j.issn.0253-3820.201158 [復制]

            Citation:   SUN Xue-Hui , ZHAO Bing , LUO Zhen , SUN Pei-Jian , PENG Bin , NIE Cong , SHAO Xue-Guang . Non-continuous Industrial Data Analysis Using Discrete Fourier Transform. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2020, 48(10): 1422-1427. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.201158 [復制]

            離散傅立葉變換用于非連續工業數據分析

            通訊作者:  聶聰, congnie@aliyum.com; 邵學廣, xshao@nankai.edu.cn

            收稿日期: 2020-03-26

            基金項目: 本文系國家自然科學基金項目(No.21775076)資助

            Non-continuous Industrial Data Analysis Using Discrete Fourier Transform

            Corresponding author:  NIE Cong , congnie@aliyum.com; SHAO Xue-Guang , xshao@nankai.edu.cn

            Received Date:  2020-03-26

            Fund Project:  This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 21775076).

            大數據分析是當前的研究熱點,但由于大數據在數據結構上的復雜性及數據類型上的多樣性,大數據分析方法研究仍是數據分析領域中的挑戰性問題。本研究建立了一種用于復雜結構數據預處理和建模的分析方法,并應用于分批次采集、采集密度不同且采集時間不統一的非連續工業生產數據分析。利用傅里葉變換得到不同參數的頻譜信息,再利用逆變換按照統一的時間點進行數據重構,既得到了時間上統一的各參數數值,還對數據進行了平滑處理和缺失數據的填補。利用重構數據分別建立了4個產品質量指標與5個產品物理參數和原料性能參數之間的定量模型,4個模型的預測值相對偏差平均值均小于5%。

            關鍵詞:   大數據, 數據處理, 傅里葉變換, 建模, 化學計量學
            Key words:   Big data, Data-processing, Fourier transform, Modeling, Chemometrics
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            目錄

            離散傅立葉變換用于非連續工業數據分析

            孫學輝, 趙冰, 駱震, 孫培健, 彭斌, 聶聰, 邵學廣

            Figures and Tables

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