基于小波解耦与自适应重构的表格数据频域异常检测方法

本发明公开了基于小波解耦与自适应重构的表格数据频域异常检测方法，属于异常检测技术领域。针对现有技术中数据关联性利用不足和频域模式差异忽略的问题，通过构建Beta小波滤波器组实现频谱解耦，结合自适应频率选择模块与全频段重构机制进行检测。具体包括：(1)基于热核函数构建表格图模型，量化节点关联性；(2)采用紧凑支撑Beta小波实现多尺度频域分解，分离正常数据核心模式；(3)设计交替式编码器‑注意力架构，动态筛选关键频率成分；(4)通过重构误差构建异常评分体系。经23个跨领域基准数据集验证，本方法在AUC‑ROC与AUC‑PR指标上平均提升8.92％，显著优于现有技术。提出的Rayleigh商纯度指标为频谱能量分布分析提供了量化工具，揭示了频率选择与频谱能量的强相关性。