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The Singular Value Decomposition as a Tool of Investigating Central MHD Instabilities in the HL-1M Tokamak
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作者 董云波 潘传红 +1 位作者 刘仪 付炳忠 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2004年第3期2307-2312,共6页
A variety of strong MHD instabilities are always resulted from MHD activity of Tokamak plasmas. Central MHD instabilities can be observed with pinhole cameras to record soft x-ray (SXR) emission from the plasma along ... A variety of strong MHD instabilities are always resulted from MHD activity of Tokamak plasmas. Central MHD instabilities can be observed with pinhole cameras to record soft x-ray (SXR) emission from the plasma along many chords with a high temporal resolution. The investigation of MHD instabilities often necessitates an analysis on spatial-temporal signals. The method of Singular Value Decomposition (SVD) can split such signals into orthogonal spatial and temporal vectors. By this means, the repetition time and the characteristic radius of various MHD phenomena such as sawteeth and snake-like perturbation can be obtained. Moreover, the (1,1) MHD mode is analyzed in great detail by SVD and used to determine the radius of the q = 1 surface. 展开更多
关键词 MHD instabilities soft x-ray (SXR) singular value decomposition (svd)
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基于AFMD和SVDD的风电机组变桨轴承损伤识别
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作者 王晓龙 张博文 +3 位作者 金韩微 付锐棋 杨秀彬 吴鹏 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期514-523,共10页
针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适... 针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适应特征模态分解,从中提取出蕴含丰富特征信息的模态分量;继而计算出所提取模态分量的包络信号并做进一步奇异值分解降噪处理,从而增强包络信号的信噪比;最后对比理论损伤特征频率及包络谱中幅值突出的频率成分,用于判断变桨轴承的故障损伤。实验数据分析结果表明,所提方法能从复杂原始振动信号中有效提取出微弱特征信息,实现变桨轴承损伤部位的准确甄别,具有一定工程参考借鉴价值。 展开更多
关键词 风电机组 变桨轴承 损伤识别 自适应特征模态分解 奇异值分解降噪
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基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别 被引量:3
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作者 李艺江 陈克 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期224-230,共7页
为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)... 为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transform,WT),实现一层降噪后进行重构;并采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对重构信号获取主分向量,同时使用主分量衰减方法剔除较小主分量,实现二层降噪。运用模拟仿真信号验证上述方法对复杂含噪信号有降噪效果。通过对采集的工况数据降噪处理,计算路径传递率并得到贡献量。将各降噪方法应用于工况传递路径模型中对比分析,发现经过本文方法降噪后模型的合成响应与实测响应准确性较高,降噪效果较优。 展开更多
关键词 声学 完备集合经验模态分解 小波变换 奇异值分解 工况传递路径 噪声源识别
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基于SVD-Schmidt正交化的压缩感知测量矩阵的优化
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作者 王月 覃亚丽 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第10期1046-1057,共12页
压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值... 压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值替换原来的奇异值形成新的矩阵,同时对其进行施密特正交化,对矩阵的列进行单位化,通过行和列不断循环交替自适应迭代优化得到优化后的测量矩阵。通过一维信号和二维图像的仿真实验验证所提方法的优越性。一方面,本文方法优化的测量矩阵互相关性明显降低;另一方面,实验仿真结果证明了测量矩阵经过优化之后提高了信号重构性能,本文方法重构性能优于现有的SVD法和特征值分解法。 展开更多
关键词 压缩感知(CS) 测量矩阵 互相关性 奇异值分解-施密特(svd-Schmidt)正交化 迭代优化
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基于WPT-CEEMDAN-SVD的齿轮箱故障诊断
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作者 李建航 卢永杰 +1 位作者 郭锦萍 康志新 《兰州工业学院学报》 2024年第3期75-79,106,共6页
针对在含噪声情况下难以精确地进行齿轮箱故障诊断的问题,将采集到的原始信号进行小波包分解,根据故障齿轮的啮合频率选取合适的小波包对信号进行重构,得到初步降噪信号;利用CEEMDAN对初步降噪信号进行分解,绘制各IMF分量的相关系数与... 针对在含噪声情况下难以精确地进行齿轮箱故障诊断的问题,将采集到的原始信号进行小波包分解,根据故障齿轮的啮合频率选取合适的小波包对信号进行重构,得到初步降噪信号;利用CEEMDAN对初步降噪信号进行分解,绘制各IMF分量的相关系数与峰度变化曲线图并选择相关系数较大的分量进行重构;通过奇异值分解对信号进一步降噪,并对最终信号频谱图对比分析,判断故障部位及类型。结果表明:该方法能根据实际需求有效提取到特定频率段内的特征频率谱线,优于直接对信号使用时频分析进行处理的结果。 展开更多
关键词 故障诊断 自适应噪声完备集合经验模态分解 奇异值分解 小波包分解
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基于SVD降噪和盲信号分离的滚动轴承故障诊断 被引量:61
6
作者 陈恩利 张玺 +1 位作者 申永军 曹轩铭 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第23期185-190,共6页
滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术(SVD)可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于... 滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术(SVD)可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于滚动轴承故障诊断,利用奇异值分解降噪特性消除系统信号中的混合噪声,对降噪后的信号通过盲信号分离技术进行盲源分离,提取出原始故障信号。数值仿真及实验结果表明,该方法可以成功地分离出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障诊断的效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 奇异值分解 盲信号分离
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SVD滤波法在直达波和折射波衰减处理中的应用 被引量:10
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作者 李文杰 魏修成 +2 位作者 刘洋 吴长江 张朝峰 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期71-73,共3页
在地震资料的处理过程中,需要消除原始资料中直达波和折射波等能量很强的线性干扰波的影响,但常规方法在切除线性干扰波的同时也切除了来自浅层的反射能量,从而失去了反映浅层地质构造的信息。应用SVD(奇异值分解)滤波法不仅可以达到衰... 在地震资料的处理过程中,需要消除原始资料中直达波和折射波等能量很强的线性干扰波的影响,但常规方法在切除线性干扰波的同时也切除了来自浅层的反射能量,从而失去了反映浅层地质构造的信息。应用SVD(奇异值分解)滤波法不仅可以达到衰减具有线性特征的直达波和折射波能量的目的,又能突出具有非线性特征的浅层一次反射能量,可以避免丢失浅层有效反射信息。理论模型的试算和对实际资料的处理结果表明,应用SVD滤波法处理地震资料能取得较好的效果。 展开更多
关键词 奇异值分解 svd滤波 直达波 折射波 反射波
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基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法及故障诊断的应用 被引量:33
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作者 程发斌 汤宝平 钟佑明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期91-94,128,共5页
分析了传统的小波去噪方法和小波变换的滤波特性。利用小波变换技术、奇异值分解技术和Morlet小波良好的时域和频域特性,提出了基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法。首先,采用最小Shannon熵方法确定出最优Morlet小波;然后,利用奇异... 分析了传统的小波去噪方法和小波变换的滤波特性。利用小波变换技术、奇异值分解技术和Morlet小波良好的时域和频域特性,提出了基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法。首先,采用最小Shannon熵方法确定出最优Morlet小波;然后,利用奇异值分解技术确定出最佳变换尺度a;最后对信号进行滤波消噪处理,从而提取信号中的有用成分。实验结果表明,该方法具有良好的去噪性能,用于故障特征提取是有效的。 展开更多
关键词 MORLET小波 小波滤波器组 小波变换 奇异值分解 故障诊断
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基于EMD-SVD模型和SVM滚动轴承故障模式识别 被引量:18
9
作者 吴虎胜 吕建新 +2 位作者 来凌红 吴庐山 朱玉荣 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第2期89-93,共5页
针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解、奇异值分解、Renyi熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对其去噪信号进行分析,利用互相关系数准则对固... 针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解、奇异值分解、Renyi熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对其去噪信号进行分析,利用互相关系数准则对固有模式分量进行筛选,再对所选分量重构相空间得到吸引子轨道矩阵;对矩阵进行奇异值分解求取奇异值,再计算这些奇异值的Renyi熵以组成故障特征向量,并将其作为支持向量机的输入以识别滚动轴承的故障类型。最后,利用实际滚动轴承试验数据的诊断与对比试验验证了该方法的有效性和泛化能力。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 经验模式分解 奇异值分解 RENYI熵 支持向量机
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基于K-SVD的医学图像特征提取和融合 被引量:8
10
作者 余南南 邱天爽 +1 位作者 毕峰 王爱齐 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期605-609,共5页
医学图像融合能够综合两种不同模态图像的信息,从而帮助医生做出准确的诊断和治疗.利用稀疏表示进行图像的特征提取和融合.首先由原始图像组成联合矩阵,通过K-SVD算法得出这个联合矩阵的冗余字典并求出联合矩阵的稀疏编码;然后将稀疏系... 医学图像融合能够综合两种不同模态图像的信息,从而帮助医生做出准确的诊断和治疗.利用稀疏表示进行图像的特征提取和融合.首先由原始图像组成联合矩阵,通过K-SVD算法得出这个联合矩阵的冗余字典并求出联合矩阵的稀疏编码;然后将稀疏系数作为图像特征,并采用最大化选择算法合并相对应图像块的稀疏编码;最后通过稀疏编码和冗余字典得到融合图像.与3种流行的融合算法比较,结果表明所提算法在无噪声和有噪声的情况下都具有很好的性能. 展开更多
关键词 图像融合 K奇异值分解(K-svd) 计算机断层扫描(CT) 核磁共振(MR)
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基于Hankel矩阵与奇异值分解(SVD)的滤波方法以及在飞机颤振试验数据预处理中的应用 被引量:37
11
作者 张波 李健君 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期162-166,共5页
将Hankle矩阵与SVD分解相结合对受噪声污染的飞机颤振试验数据进行滤波,以提高颤振模态参数识别的精度,首先对由测量数据构造的Hankle矩阵进行SVD分解,再根据对噪声统计特性的掌握程度,采用两种不同的方法,即基于噪声统计特性的方法和... 将Hankle矩阵与SVD分解相结合对受噪声污染的飞机颤振试验数据进行滤波,以提高颤振模态参数识别的精度,首先对由测量数据构造的Hankle矩阵进行SVD分解,再根据对噪声统计特性的掌握程度,采用两种不同的方法,即基于噪声统计特性的方法和基于奇异值变化曲线突变点的方法,将由含噪的测量数据所构成的Hankel矩阵分成两个互不相关的空间——真实信号空间和噪声空间,最后在真实信号空间中,利用平均的方法重构经过滤波的数据。通过数值仿真和应用于实际的飞机颤振试验数据,对Hankel矩阵取不同维数时对空间划分和滤波效果的影响进行了分析和研究,并验证了该方法是有效和可行的。 展开更多
关键词 HANKEL矩阵 svd分解 滤波 飞机颤振试验数据
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自适应SVD-UKF算法及在组合导航的应用 被引量:12
12
作者 高社生 王建超 焦雅林 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期737-741,765,共6页
提出一种新的自适应奇异值分解Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法利用自适应因子平衡动力学模型信息与观测信息的权比,控制动力学模型误差对导航参数解的影响。用奇异值分解阵(SVD)的迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换,提高了协方... 提出一种新的自适应奇异值分解Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法利用自适应因子平衡动力学模型信息与观测信息的权比,控制动力学模型误差对导航参数解的影响。用奇异值分解阵(SVD)的迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换,提高了协方差矩阵的数值稳定性。将新算法应用于组合导航系统进行计算仿真,结果证明,新算法具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高组合导航系统的精度。 展开更多
关键词 自适应滤波 奇异值分解 UNSCENTED卡尔曼滤波 组合导航
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频域奇异值分解(SVD)地震波场去噪 被引量:35
13
作者 沈鸿雁 李庆春 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期185-189,共5页
无规则干扰噪声的频谱分带较宽,不存在相干性;但在同一地区地震信号的主频带区间大致相同,尤其是叠后数据,也就是说各地震道有效频带的频谱存在较好的相干性。本文基于这个特点,通过傅里叶变换,在频率域进行SVD变换,并设计滤波因子,提... 无规则干扰噪声的频谱分带较宽,不存在相干性;但在同一地区地震信号的主频带区间大致相同,尤其是叠后数据,也就是说各地震道有效频带的频谱存在较好的相干性。本文基于这个特点,通过傅里叶变换,在频率域进行SVD变换,并设计滤波因子,提取目标信号的奇异值进行重构频域信号,然后再进行反傅里叶变换,实现地震波场分离与去噪。与传统的带通滤波相比,该方法能彻底压制主频带干扰噪声,保护高、低频有效信号。实际地震数据处理表明,在不破坏原始地质信息的前提下,能较好地提高地震信号的信噪比。 展开更多
关键词 地震数据处理 地震资料去噪 奇异值分解(svd) 频率域
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基于二分递推SVD的信号奇异性位置精确检测 被引量:13
14
作者 赵学智 叶邦彦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期53-59,共7页
提出利用信号构造行数为2的矩阵,在奇异值分解后保留小奇异值对应的分量,并取大奇异值所对应的分量信号重复构造相同矩阵进行奇异值分解,从而将原始信号分解为一组分量信号.这种分量信号具有二阶消失矩,可实现对原始信号中Lipschitz指数... 提出利用信号构造行数为2的矩阵,在奇异值分解后保留小奇异值对应的分量,并取大奇异值所对应的分量信号重复构造相同矩阵进行奇异值分解,从而将原始信号分解为一组分量信号.这种分量信号具有二阶消失矩,可实现对原始信号中Lipschitz指数为0和1的奇异性的位置精确检测,其检测脉宽小,且在同一层分量中指示奇异点位置的模极大值和奇异点处的突变量、转折斜率具有正比线性关系.此法克服了小波变换检测结果的位置偏移和脉冲宽大的缺陷,在对铣削力信号的处理中,准确地检测出了其中的微弱冲击. 展开更多
关键词 奇异值分解 二分递推矩阵构造 奇异性检测 信号处理
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一种基于DWT-SVD的彩色图像水印嵌入方法 被引量:8
15
作者 任小康 范丽 +1 位作者 白勇峰 李颜瑞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第1期113-115,共3页
为了进一步加强多媒体的信息安全和版权保护问题,文中基于离散小波变换和奇异值分解理论,提出将RGB三色通道的水印图像分别嵌入到载体RGB三色通道中,其特点是以彩色图像作为水印.实验结果表明,该算法水印具有不可见性好、嵌入信息量大... 为了进一步加强多媒体的信息安全和版权保护问题,文中基于离散小波变换和奇异值分解理论,提出将RGB三色通道的水印图像分别嵌入到载体RGB三色通道中,其特点是以彩色图像作为水印.实验结果表明,该算法水印具有不可见性好、嵌入信息量大、抗攻击能力强等特点. 展开更多
关键词 离散小波变换 奇异值分解 数字水印
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双曲Radon-ASVD方法压制叠前地震数据随机噪声 被引量:11
16
作者 徐彦凯 曹思远 何元 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期451-457,共7页
针对地震数据中的噪声强弱分布不均匀时,奇异值分解(SVD)压制噪声的效果欠佳等问题,提出了将双曲变换和自适应奇异值分解相结合的算法。首先对叠前地震数据做双曲Radon变换,确定有效反射波的顶点和速度参数;据此将叠前地震数据分窗口无... 针对地震数据中的噪声强弱分布不均匀时,奇异值分解(SVD)压制噪声的效果欠佳等问题,提出了将双曲变换和自适应奇异值分解相结合的算法。首先对叠前地震数据做双曲Radon变换,确定有效反射波的顶点和速度参数;据此将叠前地震数据分窗口无拉伸动校正后做自适应奇异值分解(ASVD);最后重建数据,达到压制随机噪声的目的。模型及实际资料处理结果对比表明,该算法可以较好地压制非均匀分布噪声。 展开更多
关键词 双曲Radon变换 自适应奇异值分解 叠前地震数据 随机噪声
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多分辨SVD包理论及其在信号处理中的应用 被引量:9
17
作者 赵学智 叶邦彦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2039-2046,共8页
在奇异值分解(singular value decomposition,SVD)中提出了一种矩阵递推构造和分解算法,利用SVD实现了一种类似于小波包的信号分解方式,称之为多分辨SVD包.推导了多分辨SVD包的分解和重构算法,并提出一种用二维数组来存储这种包的三维... 在奇异值分解(singular value decomposition,SVD)中提出了一种矩阵递推构造和分解算法,利用SVD实现了一种类似于小波包的信号分解方式,称之为多分辨SVD包.推导了多分辨SVD包的分解和重构算法,并提出一种用二维数组来存储这种包的三维数据的方法,避免了对内存的浪费.实例结果表明,这种包对信号的微弱变化具有优良的检测能力,其检测结果无幅值和相位失真,并能精确定位微弱变化的位置,这种包也能有效提取复杂信号中的弱故障特征,在这两方面均明显优于小波包的处理结果. 展开更多
关键词 奇异值分解 多分辨svd 小波包 分解与重构 信号处理
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基于SVD和伪随机循环链的图像认证水印算法 被引量:4
18
作者 宋伟 侯建军 李赵红 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期71-75,共5页
针对矩阵的行列互换使得奇异值分解(SVD)后的奇异值不变,从而由奇异值直接产生水印安全性不高,以及基于SVD的图像认证水印算法把块水印嵌入本图像块的最低有效位,从而很难抵抗矢量量化攻击,提出了基于SVD和由Logistic混沌系统构成伪随... 针对矩阵的行列互换使得奇异值分解(SVD)后的奇异值不变,从而由奇异值直接产生水印安全性不高,以及基于SVD的图像认证水印算法把块水印嵌入本图像块的最低有效位,从而很难抵抗矢量量化攻击,提出了基于SVD和由Logistic混沌系统构成伪随机循环链的图像认证水印算法.首先通过Logistic混沌系统调制图像,使得图像矩阵唯一,然后将调制后图像块奇异值生成的块水印嵌入伪随机循环链对应图像块最低有效位.实验结果显示,该算法提高了水印的安全性,不仅能够准确定位,而且可以有效抵抗矢量量化攻击. 展开更多
关键词 数字水印 图像认证 奇异值分解(svd) 伪随机循环链(PCC) LOGISTIC映射
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线性域SVD地震波场分离与去噪方法 被引量:9
19
作者 沈鸿雁 李庆春 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期627-633,共7页
由于不同性质的地震信号之间在传播特性、视速度和相干性上存在差异,依赖地震信号视速度信息,借助线性变换(如NMO、线性动校正等)手段,把有效信号或干扰信号校平,使之在横向上达到最佳相干性,目的是把有效信号或干扰信号转换到一种在横... 由于不同性质的地震信号之间在传播特性、视速度和相干性上存在差异,依赖地震信号视速度信息,借助线性变换(如NMO、线性动校正等)手段,把有效信号或干扰信号校平,使之在横向上达到最佳相干性,目的是把有效信号或干扰信号转换到一种在横向上相干性更理想的处理域中,然后通过SVD,提取目标信号的奇异值重构信号,从而实现地震波场分离与去噪。 展开更多
关键词 线性变换 奇异值分解(svd) 波场分离与去噪 地震资料处理
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基于SVD和Toeplitz的高效DOA估计算法 被引量:3
20
作者 陈绍炜 魏盈盈 冯晓毅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期883-886,共4页
文章通过对SVD和Toeplitz算法的研究,针对空间谱估计中的难点问题即相干信号的DOA估计,采用一种新的高效算法,即对信号协方差矩阵进行特征分解,利用最大特征向量构建1个具有Toeplitz性质的新矩阵,最后利用奇异值分解得到信号的波达方向... 文章通过对SVD和Toeplitz算法的研究,针对空间谱估计中的难点问题即相干信号的DOA估计,采用一种新的高效算法,即对信号协方差矩阵进行特征分解,利用最大特征向量构建1个具有Toeplitz性质的新矩阵,最后利用奇异值分解得到信号的波达方向。仿真实验证明,在低信噪比情况下(-10 dB),SVD算法已基本失效,Toeplitz算法误差达2°,而新算法的估计误差几乎为0。 展开更多
关键词 波达方向 相干信号 奇异值分解 低信噪比
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