【摘 要】
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为了有效滤除终端密文数据中的噪声，提出一种大规模物联网终端密文数据分段小波降噪算法。通过周期图谱估计特征提取方法提取不同类型数据的连续谱分量和线谱分量，获取密文数据的噪声特征。通过噪声数据在尺度空间的最大投影构建能量匹配准则，采用结构化小波滤波器组，建立和信号能量一致的最优能量匹配小波。并通过波形匹配准则，使用优化函数建立和信号波形相同的最优波形匹配小波，完成大规模物联网终端密文数据分段小波降噪处
【基金项目】
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“十三五”蓝色粮仓科技创新国家重点研发计划项目（2019YFD0900800）；
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为了有效滤除终端密文数据中的噪声，提出一种大规模物联网终端密文数据分段小波降噪算法。通过周期图谱估计特征提取方法提取不同类型数据的连续谱分量和线谱分量，获取密文数据的噪声特征。通过噪声数据在尺度空间的最大投影构建能量匹配准则，采用结构化小波滤波器组，建立和信号能量一致的最优能量匹配小波。并通过波形匹配准则，使用优化函数建立和信号波形相同的最优波形匹配小波，完成大规模物联网终端密文数据分段小波降噪处理。经实验测试结果表明，所提算法能够有效降低数据降噪延时，同时还能够获取比较满意的降噪效果。
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