本文關(guān)鍵詞：奇異值分解對(duì)連續(xù)Morlet小波變換的壓縮和提純

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【摘要】：研究連續(xù)Morlet小波變換矩陣行矢量的線性相關(guān)性,這種相關(guān)性使得連續(xù)Morlet小波變換的結(jié)果存在很大的冗余,利用奇異值分解(Singular value decomposition,SVD)來(lái)壓縮這種冗余性。理論分析表明,SVD技術(shù)可以將連續(xù)Morlet小波變換矩陣的信息完全壓縮到少數(shù)的非零奇異值及其對(duì)應(yīng)的正交奇異矢量中,分析壓縮前后數(shù)據(jù)量的比例,證實(shí)矩陣維數(shù)越大,壓縮效果越好。研究確定性信號(hào)和噪聲的連續(xù)Morlet小波變換結(jié)果的奇異值的分布特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)確定性信號(hào)的有效奇異值數(shù)量由信號(hào)中的頻率數(shù)量決定,有效奇異值之后的奇異值會(huì)很快地下降到零,而噪聲的奇異值序列的變化比較均勻,下降速度比較緩慢。利用確定性信號(hào)和噪聲奇異值的這種差異,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)含噪信號(hào)的連續(xù)Morlet小波變換結(jié)果的提純,只要選擇前面合適的奇異值進(jìn)行SVD重構(gòu),大部分噪聲奇異值的信息會(huì)被拋棄,因而可在很大程度上消除噪聲對(duì)連續(xù)Morlet小波變換結(jié)果的影響。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51375178) 廣東省自然科學(xué)基金(S2012010008789)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 0前言*Morlet小波在信號(hào)處理和故障診斷中有著廣泛的應(yīng)用,無(wú)論是機(jī)械信號(hào)如軸承振動(dòng)信號(hào)、齒輪箱振動(dòng)信號(hào)等還是生物醫(yī)學(xué)信號(hào)如肌電信號(hào)、腦電信號(hào)等,都可利用Morlet小波來(lái)進(jìn)行特征提取。如在機(jī)械信號(hào)方面,SHEEN[1]利用Morlet小波獲得軸承振動(dòng)特征頻率;GRYLLIAS等[2]將連續(xù)Mor

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本文編號(hào)：1224579