Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

232 ложения может привести к потере полезной информации из-за слишком большой степени «огрубления» данных. Порядок вейвлета определяет гладкость восстановленного ряда данных: чем меньше значение параметра, тем ярче будут выражены «выбросы», а при больших значения параметра «выбросы» будут сглажены. На рис. 4.8 показан пример данных с шумом. Рис. 4.8. Пример данных с шумом На рис. 4.9, а приведена диаграмма после применения сгла- живания с полосой пропускания равной 15, на рис. 4.9, б – диа- грамма после применения вейвлет-преобразования с глубиной раз- ложения 3 и порядком 6. а б Рис. 4.9. Данные после сглаживания: а – низкочастотной фильтрацией: б – вейвлет-преобразованием