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申请/专利权人：山东盛德智能科技股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于万物互联的数据高效采集系统；根据监测数据序列中极值点的间隔特征获得关联范围，根据关联范围和数据点的异常程度获得数据点的关联数据段；根据关联数据段的波动特征获得数据点的平滑参数。根据关联数据段中极值点的分布特征获得数据点的平滑参数可信度。根据平滑参数、平滑参数可信度和预设平滑系数获得自适应平滑系数。本发明根据数据点的异常程度、平滑参数可信度和自适应平滑系数获得修正平滑系数，根据数据点的修正平滑系数通过指数平滑法对监测数据序列进行平滑去噪，在不改变数据变化趋势的同时，对噪声数据进行平滑，提高平滑去噪准确性。

主权项：1.一种基于万物互联的数据高效采集系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：数据获取模块，用于获取物联网中的监测数据序列；数据分析模块，用于根据孤立森林算法获取监测数据序列中数据点的异常程度；根据所述监测数据序列中的极值点的间隔特征获得关联范围；根据所述关联范围和监测数据序列中数据点的异常程度获得数据点的关联数据段；特征处理模块，用于根据所述关联数据段的数据波动特征获得数据点的平滑参数；根据所述关联数据段中极值点的数据分布特征获得第一变化特征值；根据数据点和关联数据段中近邻极值点的数据分布特征获得第二变化特征值；根据第一变化特征值和第二变化特征值的差异特征获得数据点的平滑参数可信度；数据平滑模块，用于根据所述平滑参数、所述平滑参数可信度和预设平滑系数获得数据点的自适应平滑系数；根据所述数据点的异常程度、平滑参数可信度和自适应平滑系数获得修正平滑系数；根据数据点的修正平滑系数通过指数平滑法对监测数据序列进行平滑去噪，获得监测平滑去噪序列；所述根据所述监测数据序列中的极值点的间隔特征获得关联范围的步骤包括：通过移动平均法对所述监测数据序列进行平滑，获得初始平滑序列；计算所述初始平滑序列中相邻极大值点之间的间隔长度的均值，获得第一极值间隔；计算所述初始平滑序列中相邻极小值点之间的间隔长度的均值，获得第二极值间隔；计算所述第一极值间隔和所述第二极值间隔的平均值并向下取整，获得所述关联范围；所述根据所述数据点的异常程度、平滑参数可信度和自适应平滑系数获得修正平滑系数的步骤包括：计算常数1与所述数据点的异常程度的差值，获得所述数据点的正常指数；计算所述正常指数与所述平滑参数可信度的乘积，获得所述数据点的修正权重；计算所述修正权重与所述自适应平滑系数的乘积，获得所述数据点的修正平滑系数。

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