本文選題：字典學(xué)習(xí)　切入點(diǎn)：K-奇異值分解　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)采集過程中由于設(shè)備短路或環(huán)境變化等諸多因素導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失問題,提出了一種基于過完備字典的缺失振動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮感知重構(gòu)算法。首先利用K-奇異值分解算法對(duì)大量振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行字典學(xué)習(xí)得到過完備字典,然后構(gòu)建缺失振動(dòng)數(shù)據(jù)的采樣矩陣作為壓縮感知框架下的測(cè)量矩陣。最后利用正則化正交匹配追蹤算法完成缺失數(shù)據(jù)的重構(gòu)。通過振動(dòng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明,所提算法優(yōu)于傳統(tǒng)基于離散余弦變換和離散傅里葉變換的數(shù)據(jù)修復(fù)算法,同時(shí)具有一定的魯棒性。
[Abstract]:Aiming at the problem of data loss caused by the short circuit of the equipment or the change of the environment in the process of vibration data acquisition, In this paper, an algorithm for reconstruction of missing vibration data compression perception based on overcomplete dictionaries is proposed. Firstly, over-complete dictionaries are obtained by using K-singular value decomposition (SVD) algorithm to study a large number of vibration data in dictionaries. Then, the sampling matrix of missing vibration data is constructed as the measurement matrix under the frame of compressed perception. Finally, the reconstruction of missing data is accomplished by regularized orthogonal matching tracing algorithm. The vibration database data and the measured aerial emission are used to reconstruct the missing data. The experiment of vibration data of motive shows that, The proposed algorithm is superior to the traditional data repair algorithm based on discrete cosine transform and discrete Fourier transform and has some robustness.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū)控制系;海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū)電子系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51505491)資助課題
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1556696