本文關(guān)鍵詞：基于奇異值分解的信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一種對(duì)非線性和非平穩(wěn)信號(hào)非常有效的信號(hào)處理方法,本文在傳統(tǒng)奇異值分解信號(hào)處理的基礎(chǔ)上,對(duì)目前奇異值分解信號(hào)處理方法存在的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了深入研究與探討,提出了分段SVD算法和小波包能量譜(wavelet packet energy spectrum,WPES)-SVD算法,并將其應(yīng)用于特征提取,取得了較好的效果。首先,研究了Hankel矩陣構(gòu)造方式下的SVD信號(hào)處理原理,分析了原始純凈信號(hào)與含噪信號(hào)的奇異值分布規(guī)律,根據(jù)信號(hào)與噪聲對(duì)奇異值的貢獻(xiàn)率不同,通過奇異值差分譜來選取較大的奇異值進(jìn)行重構(gòu),可從含噪信號(hào)中分離出純凈信號(hào)。接著,分析了SVD的數(shù)值計(jì)算過程與計(jì)算量,針對(duì)長(zhǎng)序列信號(hào)構(gòu)造的Hankel矩陣階數(shù)大,SVD處理耗時(shí)長(zhǎng)、占用內(nèi)存大的問題,提出了兩種分段SVD信號(hào)處理算法,通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行分段SVD處理,可大大減少計(jì)算量,有效縮短信號(hào)處理時(shí)間。然后,將主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)應(yīng)用于信號(hào)處理,分析了PCA的信號(hào)處理過程,提出通過特征值差分譜理論來選取主成分個(gè)數(shù),并與SVD信號(hào)處理進(jìn)行了比較分析。針對(duì)信號(hào)中含直流分量時(shí)第一個(gè)奇異值較大,提出對(duì)信號(hào)進(jìn)行零均值化以消除直流分量對(duì)奇異值的影響。最后,將小波包分解與SVD相結(jié)合用于強(qiáng)噪聲背景下的故障特征提取,提出了一種小波包能量譜-SVD算法,首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分解,選取能量最大的頻帶信號(hào)進(jìn)行SVD處理,以進(jìn)一步消除噪聲,對(duì)消噪后的信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)可得到故障特征頻率。將該算法應(yīng)用于轉(zhuǎn)子故障振動(dòng)信號(hào)和軸承故障振動(dòng)信號(hào)的特征提取,取得了良好的效果。
【關(guān)鍵詞】：奇異值分解 主成分分析 差分譜 小波包能量譜 特征提取
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7;TH17
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 奇異值分解的發(fā)展及應(yīng)用研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 課題來源、論文主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 SVD信噪分離原理及應(yīng)用17-31
• 2.1 引言17
• 2.2 SVD定義及性質(zhì)17-20
• 2.2.1 SVD定義17-19
• 2.2.2 SVD性質(zhì)及意義19-20
• 2.3 SVD信號(hào)處理原理20-27
• 2.3.1 矩陣建模與分解20-22
• 2.3.2 分量矩陣選取22-24
• 2.3.3 信號(hào)恢復(fù)24-27
• 2.4 仿真分析27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-31
• 第三章 長(zhǎng)序列分段SVD信號(hào)處理算法研究31-57
• 3.1 引言31
• 3.2 SVD的數(shù)值計(jì)算過程31-40
• 3.2.1 上雙對(duì)角化32-35
• 3.2.2 帶零位移的QR迭代35-40
• 3.3 長(zhǎng)序列信號(hào)的連續(xù)分段SVD算法40-49
• 3.3.1 算法原理40-41
• 3.3.2 仿真信號(hào)分析41-46
• 3.3.3 實(shí)際信號(hào)分析46-49
• 3.4 長(zhǎng)序列信號(hào)的重疊分段SVD算法49-55
• 3.4.1 算法原理49-52
• 3.4.2 仿真信號(hào)分析52-54
• 3.4.3 實(shí)際信號(hào)分析54-55
• 3.5 本章小結(jié)55-57
• 第四章 SVD與PCA的信號(hào)處理效果相似性分析57-73
• 4.1 引言57
• 4.2 PCA基本原理及性質(zhì)57-61
• 4.2.1 PCA基本原理57-58
• 4.2.2 PCA的求解58-61
• 4.3 PCA信號(hào)處理原理61-64
• 4.3.1 樣本選取62-63
• 4.3.2 主成分選取63
• 4.3.3 信號(hào)恢復(fù)63-64
• 4.4 SVD與PCA信號(hào)處理效果對(duì)比分析64-72
• 4.4.1 不含直流分量的情況64-67
• 4.4.2 含直流分量的情況67-70
• 4.4.3 相似性分析70-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 第五章 小波包能量譜-SVD算法在特征提取中的應(yīng)用73-88
• 5.1 引言73
• 5.2 基于小波包能量譜和SVD的特征提取算法73-77
• 5.2.1 小波包分解73-75
• 5.2.2 小波包能量譜-SVD算法75-77
• 5.3 轉(zhuǎn)子故障特征提取77-80
• 5.3.1 轉(zhuǎn)子故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)77-78
• 5.3.2 對(duì)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的特征提取78-80
• 5.4 軸承故障特征提取80-87
• 5.4.1 滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)80-82
• 5.4.2 對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)的特征提取82-87
• 5.5 本章小結(jié)87-88
• 結(jié)論與展望88-90
• 參考文獻(xiàn)90-95
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果95-96
• 致謝96-97
• 附表97

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