PCA与SVD信号处理效果相似性与机理分析

被引：14

作者：

聂振国

赵学智

机构：

[1] 华南理工大学机械与汽车工程学院

来源：

振动与冲击 | 2016年 / 35卷 / 02期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

主成分分析; 奇异值分解; 消噪; 相似性; 误差;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2016.02.003

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

0711 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)用于信号处理,并与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法比较。分析总结PCA及SVD信号处理原理,提出基于PCA的特征值差分谱理论用于信号消噪。结果表明,PCA与SVD的处理效果较相似,相似性原因为原始矩阵右奇异向量即为协方差矩阵特征向量。SVD较PCA的重构误差小,因SVD无需计算协方差矩阵,可避免舍入误差产生。

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页数：6

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