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实验室硕士生屠隽弢的论文被国际顶级期刊 ieee transactions on industrial informatics（if=9.112）录用，祝贺！

an intelligent signal processing data denoising method for control systems protection in the industrial internet of things

ieee transactions on industrial informatics,

2021 (sci index, if=9.112)

工业物联网范式的发展为制造业的重大变革创造了可能。这种模式是基于感知大量数据的，因此其可以应用于智能控制系统（即人工智能算法）以便能够实时获得最优决策。保证智能无线感知和控制系统的准确性和可靠性是实现这一目标的关键。然而，在实际的无线传输过程中，数据噪声的存在会极大地影响感知数据的质量。通常情况下，数据中的噪声和异常是很难区分的。传统的异常检测技术会产生许多错误报告，这将导致控制系统发出不正确的响应，阻碍工业生产。本文提出了一种新的去除噪声数据的方法，同时保留数据中的实际异常。提出的方法通过测量邻域对比度和背景对比度来计算噪声分数。然后通过相关性计算获得每个数据点的信任级别以清除虚假数据。在实际数据集上的大量实验表明，与现有方法相比，该方法具有良好的性能，满足了工业生产中低时延的需求，有利于监控系统的正常运行。