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基于奇异值分解的信号特征提取方法研究
被引:48
作者
:
段向阳
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
海军工程大学船舶与动力学院
段向阳
王永生
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
海军工程大学船舶与动力学院
王永生
苏永生
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
海军工程大学船舶与动力学院
苏永生
机构
:
[1]
海军工程大学船舶与动力学院
来源
:
振动与冲击
|
2009年
/ 28卷
/ 11期
关键词
:
奇异值分解;
数值仿真;
特征提取;
故障诊断;
D O I
:
10.13465/j.cnki.jvs.2009.11.040
中图分类号
:
TN911.4 [噪声与干扰];
学科分类号
:
081002 ;
摘要
:
奇异值反映了信号中有用信号和噪声的能量分布情况,通过奇异值分解可以将隐含在噪声中的特征信号提取出来。提出了在强背景噪声中基于奇异值分解的特征提取方法。研究发现,随着信号信噪比的降低,奇异值的分布趋于直线,特征信号难以分离和提取。通过增加奇异值分解阶次,可以使反映噪声能量的奇异值的分布范围扩大,使得噪声的能量相对分散,凸显出了反映有用信号能量的奇异值,从而有利于特征信号的提取。仿真试验和故障分析实例都验证了该方法的可行性。
引用
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页码:30 / 33+201 +201
页数:5
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