【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电数字数据优化处理，具体涉及一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法。
技术介绍
1、环境温湿度检测是指监测和测量特定区域的温度和湿度水平，这一过程通常使用温湿度传感器或仪器来实现。在室内环境中，温湿度的合适水平有助于防止过热或过冷，减少患感冒、过敏等健康问题的风险。对于工作场所、居住区域、医疗设施和娱乐场所等不同环境，确保适宜的温湿度水平是保障人们身体健康和提升生活质量的重要步骤。例如，大型体育场馆内的观众数量庞大，大规模的人员活动以及通风系统的开启会引起温湿度的快速变化，温湿度直接影响运动员的体能和表现。因此，如何准确有效的地实现异常值清洗和缺失值填补以提高温湿度数据质量，具有十分重要的实际意义。
2、数据清洗需要先检测出数据中的异常值，然后计算一个合理值来代替该异常值。而ema指数滑动平均算法在进行异常值处理时，通过历史数据求得一个点的估算值，若估算值与实际值差异偏大，则用估算值代替实际值以达到数据清洗的目的。由于大型体育馆温湿度数据变化较快，ema算法可能无法及时捕捉到变化，因此，该方法存在对平滑因子敏感的
【技术保护点】
1.一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，所述根据温度时序数据的IMF分量获得模态曲线陡峭度，包括：
3.如权利要求1所述的一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，所述根据温度时序数据的IMF分量与温度时序数据之间的皮尔逊相关系数获得近似分量，进而获得各近似分量的希尔伯特谱，包括：
4.如权利要求1所述的一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，所述根据各希尔伯特谱中包含的所有频率计算希尔伯特谱
【技术特征摘要】
1.一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，所述根据温度时序数据的imf分量获得模态曲线陡峭度，包括：
3.如权利要求1所述的一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，所述根据温度时序数据的imf分量与温度时序数据之间的皮尔逊相关系数获得近似分量，进而获得各近似分量的希尔伯特谱，包括：
4.如权利要求1所述的一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，所述根据各希尔伯特谱中包含的所有频率计算希尔伯特谱的突变量，包括：
5.如权利要求1所述的一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，其特征在于，所述根据所有希尔伯特谱的突变量以及温度本征模态异常系数获得时间段...
【专利技术属性】
技术研发人员：李亚，刘海桥，沈学军，何为，段翔宇，
申请(专利权)人：湖南工程学院，
类型：发明
国别省市：
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