Prony分解的本质及其算法改进的新途径

Prony算法能从均匀采样信号中提取有价值的信息,可分解出一系列按指数衰减的正弦曲线。该算法需要计算最小二乘法拟合和高次代数方程求复根。当信号中嵌入噪声时,Prony求解过程会因方程病态而失败。如输入数据太长,或预估有效模态项数较多,就会造成计算数字溢出。本文方法是:对太长的数据系列采用分段平均值压缩滤波,在求解"法方程"时,能自动确定有效模态的项数,无需SVD奇异值计算,从而大大简化Prony算法、扩大适应范围并确保解算的质量。