针对传感器数据的多样性,提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法.首先,对传感器数据进行预处理;然后,用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据;最后,利用计算传感器可信度对数据进行融合.传感器数据融合效果对比实验结果表明,该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好,融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.
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