【摘要】：對于一類非線性信號的去噪問題,該文提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的有效迭代方法。對現(xiàn)有奇異值差分譜方法在兩類不同非線性信號上的去噪效果進行了對比,指出在信號不具有明顯特征頻率、非周期性變化時這一方法并不適用,并分析了現(xiàn)象產(chǎn)生的原因;然后針對該類信號的特點重新定義了Hankel矩陣結(jié)構(gòu),給出有效奇異值的確定方式,并通過SVD多次迭代過程實現(xiàn)對該類信號的有效去噪。對實際飛行數(shù)據(jù)去噪的實驗結(jié)果表明,該方法對提出的一類信號對象不僅去噪效果良好,而且可提高運算效率。
[Abstract]:This paper presents an efficient iterative method based on singular value decomposition (Singular Value Decomposition,SVD) for a class of nonlinear signal denoising problems. This paper compares the denoising effect of the existing singular value difference spectrum method on two kinds of nonlinear signals, and points out that this method is not suitable when the signal does not have obvious characteristic frequency, and the reason of the phenomenon is analyzed. Then the structure of Hankel matrix is redefined according to the characteristics of this kind of signal, and the method of determining effective singular value is given, and the effective denoising of this kind of signal is realized through SVD iterative process. The experimental results of actual flight data denoising show that the proposed method not only has a good denoising effect on a class of signal objects, but also improves the computational efficiency.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61372167,61379104)資助課題
【分類號】：TN911.4

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2379481