奇异值分解去噪中有效秩阶次的自身辅助确定

发布时间：2017-09-20 22:39

  本文关键词：奇异值分解去噪中有效秩阶次的自身辅助确定

  更多相关文章： 奇异值分解 信号去噪 Hankel矩阵 奇异性检测 有效秩

【摘要】：为解决奇异值分解(singular value decomposition,SVD)去噪中有效秩阶次难以确定的问题,提出一种利用SVD本身进行辅助确定的方法。充分借助SVD在奇异性检测中表现出的优良特性,将原始含噪信号进行SVD处理后获得的奇异值序列视做一个新的信号,并对该信号对象重新进行奇异值分解;通过对各分量信号的奇异性检测,将奇异值序列的奇异点位置作为有效秩阶次确定的依据。对一个仿真实例信号的实验结果表明,该方法可准确地确定出有效秩阶次,从而能够实现信号的有效去噪。
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【关键词】： 奇异值分解 信号去噪 Hankel矩阵 奇异性检测 有效秩
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372167,61379104)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言在旋转机械设备正常运行中采集的测试信号常混有噪声,能否实现信号的有效去噪,将会影响到设备状态监控以及故障诊断的效果。近年来,奇异值分解(singular value decomposi-tion,SVD)[1~3]逐渐被引入信号去噪领域,其实质是线性加权式的正交化分解,经SVD处理后的信号不存在

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 马寨璞,黄大吉,章本照;应用SVD分解简化卡尔曼增益计算的理论研究[J];浙江大学学报(工学版);2003年01期

2 ;[J];;年期

，

本文编号：890851