小波分析在GPS数据挖掘中的研究与应用综述

郑旭

摘 要：小波分析是一种时频局部化的分析工具，在多种科学与工程领域都得到了广泛应用，本文主要对小波分析在GPS数据挖掘领域中的研究与应用进行综述。首先对小波变换的原理与数据挖掘的理论知识做出介绍，然后对小波分析在GPS数据挖掘中的现有的各种应用技术进行了综述，最后对小波分析在此领域中的未来应用前景做了展望。

关键词：小波变换 数据挖掘 特征提取 降噪 GPS

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）09（b）-0032-02

数据挖掘（Data Mining）是从大批量的随机数据里， 提取隐藏的潜在有价值信息的过程，这些信息对生产实践有着至关重要的指导和决策作用。近些年来，随着信息技术的蓬勃發展，我们正处在信息与数据急剧增长的时代，数据挖掘的作用更为凸显。数据挖掘一门交叉性的学科，它集合了数据库、统计学、模式识别、人工智能、并行计算等领域的知识，并广泛地应用于石油勘探、金融服务、医疗研究等各个行业。数据预处理在数据挖掘中处于十分重要的地位。

小波分析是一种时频率局部化的分析工具，可在数据中提取到有价值的信息。其中在数据挖掘领域中应用较多的是离散小波变换，它通过满足的基小波的伸缩和平移对数据多尺度的处理。二进制下的小波的平移因子和伸缩因子是满足如下条件的一组函数：

（1）

定义1（离散小波变换）[1]一维f（t）的离散小波变换可定义为：

（2）

离散小波变换通常是通过滤波器来实现的[2]，具有代表性的是Mallat塔式算法，它可以看作一种信号分解方法。……