【摘 要】
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当前云计算下海量光纤通信故障存在冗余干扰的问题,检测精度不高。提出一种基于功率谱密度估计的云计算环境下海量光纤通信中故障数据挖掘方法。对云计算环境下特有的海量光
【机 构】
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玉林师范学院计算机科学与工程学院,
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当前云计算下海量光纤通信故障存在冗余干扰的问题,检测精度不高。提出一种基于功率谱密度估计的云计算环境下海量光纤通信中故障数据挖掘方法。对云计算环境下特有的海量光纤通信中传输信息数据的干扰问题进行了研究,建立数学信号模型,构建故障数据的非线性时间序列分析模型,对故障数据进行时域和频域分析,去除冗余干扰,在时频域中进行功率谱密度特征提取,实现故障数据的经验模态分解和故障特征聚类,提高故障数据的定位挖掘能力。仿真结果表明,采用该算法进行云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘的精度较高,在光纤通信网络的故障诊断分析中具有较好的应用价值。
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