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多级降噪联合特征增强的轴承故障诊断 被引量:1
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作者 廖运虎 纪国宜 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期199-208,共10页
对于强噪声背景下,滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出以改进奇异值分解(improved singular value decomposition,ISVD)联合改进小波分解的多级降噪为预处理,以参数自适应多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entrop... 对于强噪声背景下,滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出以改进奇异值分解(improved singular value decomposition,ISVD)联合改进小波分解的多级降噪为预处理,以参数自适应多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)特征增强为后处理的新方法。先是针对奇异值分解难以选择奇异值的问题,提出一种ISVD降噪方法,避免了奇异值的选取;针对软、硬阈值小波降噪的缺陷,提出一种新的小波降噪方法。针对MOMEDA中多点峭度谱求解周期时易受噪声干扰问题,首先利用多级降噪对信号进行降噪预处理,再利用新的周期指标多点包络峭度谱识别周期。通过仿真以及试验验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多级降噪 改进奇异值分解(ISVD) 改进小波分解 多点包络峭度谱 强噪声
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基于压缩奇异值分解的高效地震数据随机噪声压制
2
作者 孙超 林朋 +2 位作者 刘育林 王秀东 徐东晶 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第1期105-115,共11页
随机噪声是地震数据处理中常见的干扰之一。传统的随机噪声压制方法采用的是奇异值分解技术,但是其计算效率较低,难以适应大规模地震数据处理。为了提高随机噪声压制效率,提出一种基于压缩奇异值分解的随机噪声压制技术。该技术在计算... 随机噪声是地震数据处理中常见的干扰之一。传统的随机噪声压制方法采用的是奇异值分解技术,但是其计算效率较低,难以适应大规模地震数据处理。为了提高随机噪声压制效率,提出一种基于压缩奇异值分解的随机噪声压制技术。该技术在计算奇异值时首先基于压缩感知理论对原始数据进行稀疏变换,然后将变换后的结果用于近似求解高维左右奇异向量和奇异值,避免对原始高维数据的直接处理,提高奇异值分解的准确性和计算效率。基于三维合成地震记录和实际数据对该技术的有效性和实用性进行验证,并与采用传统奇异值分解、随机奇异值分解的技术进行对比。结果表明:该技术能够有效压制地震数据中的随机噪声,同时有效信号得以增强突显;相对于传统和随机奇异值分解,压缩奇异值分解技术具有更高的计算效率,可大幅节约时间成本,并进一步提高信噪比。 展开更多
关键词 低秩近似 奇异值分解 压缩感知 随机噪声
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基于加权张量分解的高光谱混合噪声去除方法
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作者 李东益 沈焕锋 +1 位作者 管小彬 储栋 《遥感信息》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
高光谱影像不可避免地会受到高斯噪声、脉冲噪声、条带噪声等不同类型的混合噪声影响,极大地限制了影像的后续应用。各国学者已经发展了系列高光谱去噪方法,但仍难以处理多种类型的混合噪声,在抑制噪声的同时往往难以兼顾高频细节的保留... 高光谱影像不可避免地会受到高斯噪声、脉冲噪声、条带噪声等不同类型的混合噪声影响,极大地限制了影像的后续应用。各国学者已经发展了系列高光谱去噪方法,但仍难以处理多种类型的混合噪声,在抑制噪声的同时往往难以兼顾高频细节的保留,特别是对条带噪声的去除效果不佳。为此,文章提出一种联合加权非局部低秩张量与条带低秩正则化约束的高光谱去噪模型,通过设计的加权自适应收缩算法实现更精确的低秩张量奇异值分解,能在影像细节保真的前提下有效去除严重场景噪声。另外,利用低秩矩阵分解对条带噪声进行建模,增强了模型对条带噪声的去除能力,从而有效去除不同类型的混合噪声。模拟实验和真实实验结果显示,该方法在定性和定量上均优于对比方法,能够在去除不同高光谱传感器各类噪声的同时更好地保留空间细节。 展开更多
关键词 高光谱影像去噪 张量奇异值分解 条带噪声 非局部模型 低秩表示
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定频干扰下基于奇异值熵的跳频信号检测
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作者 齐雨 张晓林 孙溶辰 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第2期355-362,共8页
针对现有跳频信号检测算法在低信噪比下性能急剧下降的问题,本文利用定频信号、跳频信号和噪声时频图像的特征差异,提出基于奇异值熵的跳频信号盲检测算法。该算法经过时频对消方法剔除时频图中的定频干扰分量,通过时频迁移及奇异值分... 针对现有跳频信号检测算法在低信噪比下性能急剧下降的问题,本文利用定频信号、跳频信号和噪声时频图像的特征差异,提出基于奇异值熵的跳频信号盲检测算法。该算法经过时频对消方法剔除时频图中的定频干扰分量,通过时频迁移及奇异值分解计算奇异值熵反映时频图的能量分布特征,采用奇异值熵作为跳频信号的检测量,实现了定频干扰下跳频信号的准确检测。仿真结果表明:所提算法能在信噪比高于-14 dB时保持100%的检测概率,在定频干扰的频率与信号重叠时也具有良好的检测性能,还可用于高斯白噪声背景下定频信号和跳频信号的识别。 展开更多
关键词 跳频信号 短时傅里叶变换 时频对消 时频迁移 奇异值分解 奇异值熵 盲检测 定频干扰 高斯白噪声
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基于APSO-SSD-SVD的特高压换流站OLTC振动信号降噪方法 被引量:2
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作者 骆钊 张涛 +3 位作者 阮彦俊 石延辉 林铭良 张杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期13-23,共11页
随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇... 随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇异谱分解和奇异值分解的方法。首先,利用自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization, APSO)算法对奇异谱分解算法中的模态参数进行优化,选取最优分解模态数。其次,基于最大峭度准则选取最佳奇异谱分量。然后,确定最佳重构阶数,通过奇异值分解重构信号,从而达到信号降噪的目的。将所提方法应用于仿真信号和实验信号,结果表明所提方法的信噪比达到23.302,均方根误差仅为0.004,并且波形相似参数高达0.998,优于其他降噪方法。所提方法能够更有效地实现对特高压换流站OLTC振动信号的降噪,为辅助运维人员诊断OLTC状态提供参考。 展开更多
关键词 有载分接开关 自适应粒子群优化算法 奇异谱分解 奇异值分解 精细复合多尺度散布熵 信号降噪
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基于压缩感知的缺失机械振动信号重构新方法
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作者 郭俊锋 胡婧怡 王智明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期197-204,共8页
针对工业机械设备实时监测中不可控因素导致的振动信号数据缺失问题,提出一种基于自适应二次临近项交替方向乘子算法(adaptive quadratic proximity-alternating direction method of multipliers, AQ-ADMM)的压缩感知缺失信号重构方法... 针对工业机械设备实时监测中不可控因素导致的振动信号数据缺失问题,提出一种基于自适应二次临近项交替方向乘子算法(adaptive quadratic proximity-alternating direction method of multipliers, AQ-ADMM)的压缩感知缺失信号重构方法。AQ-ADMM算法在经典交替方向乘子算法算法迭代过程中添加二次临近项,且能够自适应选取惩罚参数。首先在数据中心建立信号参考数据库用于构造初始字典,然后将K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)字典学习算法和AQ-ADMM算法结合重构缺失信号。对仿真信号和两种真实轴承信号数据集添加高斯白噪声后作为样本,试验结果表明当信号压缩率在50%~70%时,所提方法性能指标明显优于其它传统方法,在重构信号的同时实现了对含缺失数据机械振动信号的快速精确修复。 展开更多
关键词 压缩感知 缺失信号 自适应二次临近项交替方向乘子算法(AQ-ADMM) K-奇异值分解(K-SVD) 正交匹配追踪
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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:4
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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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噪声环境中多轨道数字音频信号降噪方法 被引量:8
8
作者 赵丹 李蕊 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期19-22,共4页
为提升多轨道数字音频信号的峰值信噪比,降低噪声,使音频更加清晰,提出噪声环境中多轨道数字音频信号降噪方法。使用二进小波分解多轨道数字音频,将信号分解为不同的频率子带,使得噪声和信号在频率域上分离。通过模极大值计算分解信号... 为提升多轨道数字音频信号的峰值信噪比,降低噪声,使音频更加清晰,提出噪声环境中多轨道数字音频信号降噪方法。使用二进小波分解多轨道数字音频,将信号分解为不同的频率子带,使得噪声和信号在频率域上分离。通过模极大值计算分解信号的奇异性,由于信号和噪声在相同奇异性时的变化不同,因此能够确定信号中的噪声特点,利用层间相关搜索法找到分解后信号中的噪声并去除,最后使用交替投影法将去除噪声的分解信号重构,得到去除噪声的多轨道数字音频信号。实验结果表明:使用该方法进行降噪后,存在噪声的信号幅值得到了控制,一些单独突出可认定为噪声的信号基本消失;对低峰值信噪比的信号降噪,平均峰值信噪比提升了28 dB。 展开更多
关键词 多轨道 数字音频信号 信号降噪 二进小波 信号分解 模极大值 奇异性 交替投影法
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基于比例边界有限元法计算应力强度因子的不确定量化分析 被引量:2
9
作者 胡昊文 陈灯红 +2 位作者 王乾峰 胡记磊 骆欢 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期250-259,共10页
应力强度因子是预测荷载作用下结构中裂纹产生和扩展的重要参数。半解析的比例边界有限元法结合了有限元和边界元法的优势,在裂纹尖端或存在奇异应力的区域不需要局部网格细化,可以直接提取应力强度因子。在比例边界有限元法计算应力强... 应力强度因子是预测荷载作用下结构中裂纹产生和扩展的重要参数。半解析的比例边界有限元法结合了有限元和边界元法的优势,在裂纹尖端或存在奇异应力的区域不需要局部网格细化,可以直接提取应力强度因子。在比例边界有限元法计算应力强度因子的框架下,引入随机参数进行蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation, MCS),并提出一种新颖的基于MCS的不确定量化分析。与直接的MCS不同,采用奇异值分解构造低阶的子空间,降低系统的自由度,并使用径向基函数对子空间进行近似,通过子空间的线性组合获得新的结构响应,实现基于MCS的快速不确定量化分析。考虑不同荷载状况下,结构形状参数和材料属性参数对应力强度因子的影响,使用改进的MCS计算应力强度因子的统计特征,量化不确定参数对结构的影响。最后通过若干算例验证了该算法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 应力强度因子(SIF) 比例边界有限元法(SBFEM) 蒙特卡罗模拟(MCS) 不确定性量化分析(UQ) 奇异值分解(SVD)
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ISWD-SVD联合方法的变压器振动信号降噪 被引量:2
10
作者 尚海昆 黄涛 +3 位作者 林伟 张冉喆 李峰 刘力卿 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期123-128,241,共7页
针对变压器有效振动信号受噪声干扰难以提取的问题,提出一种改进群分解-奇异值分解(Improved Swarm Decomposition-singular Value Decomposition,ISWD-SVD)的变压器振动信号降噪方法。该方法首先将功率谱熵负值作为目标函数,利用麻雀... 针对变压器有效振动信号受噪声干扰难以提取的问题,提出一种改进群分解-奇异值分解(Improved Swarm Decomposition-singular Value Decomposition,ISWD-SVD)的变压器振动信号降噪方法。该方法首先将功率谱熵负值作为目标函数,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)寻找群分解算法(Swarm Decomposition,SWD)最优参数;然后,采用最优参数对变压器振动信号进行SWD分解,并剔除剩余分量,得到重构信号;最后,利用SVD去除重构信号中的噪声残留,实现二次降噪。通过对仿真信号与现场信号进行降噪效果验证,并与其他降噪算法进行对比分析。结果表明:ISWD-SVD联合方法对变压器振动信号具有更好的降噪效果,可为变压器机械状态检测和故障诊断提供有力依据。 展开更多
关键词 故障诊断 变压器 振动信号 改进群分解 奇异值分解 降噪
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基于SVD和残差图像的噪声强度估计方法及其在中子图像去噪中的应用 被引量:1
11
作者 刘雪 赵辰一 +2 位作者 乔双 任德香 潘瑶 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期62-69,共8页
针对中子图像去噪问题,提出了一种基于奇异值分解和残差图像的方法,实现含噪声图像的噪声强度值估计.通过包含弱纹理的残差图像,获得由噪声引起的奇异值尾部数据,引入双迭代过程,计算含噪图像的噪声强度估计值.根据噪声强度估计值,应用... 针对中子图像去噪问题,提出了一种基于奇异值分解和残差图像的方法,实现含噪声图像的噪声强度值估计.通过包含弱纹理的残差图像,获得由噪声引起的奇异值尾部数据,引入双迭代过程,计算含噪图像的噪声强度估计值.根据噪声强度估计值,应用三维块匹配滤波方法(BM3D)有效地去除噪声.实验结果表明:与其他现有的方法相比,该方法能够更加准确地估计模拟图像和中子图像的噪声强度,在保留图像更多纹理细节的同时有效地去除噪声,获得清晰的图像. 展开更多
关键词 奇异值分解 残差图像 噪声估计 中子图像 BM3D
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基于奇异值分解张拉整体结构找形方法 被引量:2
12
作者 罗阿妮 曹紫莺 刘贺平 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期957-963,共7页
张拉整体结构是由一组不连续的受压单元包含于连续受拉单元组成的稳定自平衡结构,为了寻找自平衡状态下的构型,引入奇异值分解的方法,将寻找张拉整体结构的自平衡构型问题转化为最小奇异值的判定。通过广义节点坐标和构件之间的连接关... 张拉整体结构是由一组不连续的受压单元包含于连续受拉单元组成的稳定自平衡结构,为了寻找自平衡状态下的构型,引入奇异值分解的方法,将寻找张拉整体结构的自平衡构型问题转化为最小奇异值的判定。通过广义节点坐标和构件之间的连接关系建立结构的数学模型;引入力密度的概念,对张拉整体结构进行受力分析,列写包含平衡矩阵的平衡方程;对平衡矩阵进行奇异值分解,利用分解获得的最小奇异值判断平衡方程是否有解,对张拉整体结构是否存在自平衡构型进行初步判定,再依据获得的力密度的均匀性(同组构件力密度大小相等)和正负属性(杆的力密度小于0,索的力密度大于0)对结构自平衡状态进一步判断;通过实例分析对该找形方法的可行性进行了验证,结果表明:该方法可以找到张拉整体结构自平衡构型。本文为寻找自平衡张拉整体结构提供了一种思路。 展开更多
关键词 张拉整体结构 找形方法 节点坐标 连接矩阵 平衡矩阵 平衡方程 奇异值分解 力密度
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基于多滤波降噪法的桥梁应变监测信号处理 被引量:1
13
作者 卢海林 郭馨阳 郝静 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期180-187,共8页
针对桥梁应变监测信号存在多源噪声,以及现有降噪法难以准确选取有效固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量的问题,提出一种有效的多滤波降噪法。首先,采用自适应噪声抵消器对含噪信号进行预处理,以滤除低频噪声,再对其进行自... 针对桥梁应变监测信号存在多源噪声,以及现有降噪法难以准确选取有效固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量的问题,提出一种有效的多滤波降噪法。首先,采用自适应噪声抵消器对含噪信号进行预处理,以滤除低频噪声,再对其进行自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)得到IMF分量,并利用频谱分析-自相关函数双重判断准则选取IMF分量;随后,对其进行奇异值分解,利用奇异值差分谱确定各分量有效阶数;最后,将各有效IMF分量的有效阶重构得到去噪信号。通过模拟试验验证上述方法的合理性,并将其应用于桥梁应变监测信号处理。结果表明:采用上述双重判断准则选取有效IMF分量具有较好效果,且提出的多滤波降噪法在桥梁应变监测信号处理中具有显著的优越性。 展开更多
关键词 振动与波 桥梁应变 多滤波降噪法 双重判断准则 固有模态函数 CEEMDAN 奇异值分解
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基于SBF-ISVD的带式输送机声信号增强方法 被引量:1
14
作者 张晓东 张玉强 +2 位作者 杜方鹏 马波 游卿华 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1875-1884,共10页
在带式输送机的声学诊断过程中,其声信号受混响及背景噪声的干扰十分严重,为此,通过分析混响产生的原因和声信号的组成等,提出了一种基于超指向性波束形成(SBF)去混响和改进奇异值分解(ISVD)降噪的声信号增强方法。首先,利用基于能量变... 在带式输送机的声学诊断过程中,其声信号受混响及背景噪声的干扰十分严重,为此,通过分析混响产生的原因和声信号的组成等,提出了一种基于超指向性波束形成(SBF)去混响和改进奇异值分解(ISVD)降噪的声信号增强方法。首先,利用基于能量变化最大值进行了最优频带选择,确定了包含故障信息较多的频带;然后,利用SBF去除了混响对声信号的干扰,采用ISVD方法对去混响后的信号进行了降噪处理,并对信号进行了包络谱分析,对比了实际测得的故障特征频率和理论的故障特征频率,对带式输送机的故障特征进行了提取;最后,设计了实验,采集了实验数据,利用该方法对煤矿现场采集到的数据进行了分析验证,并将其与加权预测误差算法(WPE)和线性约束最小方差(LCMV)相结合的方法以及递归最小二乘法(RLS)进行了对比。研究结果表明:与原信号相比,经SBF-ISVD方法处理后,实验数据包络谱中内圈故障特征频率153.1 Hz及其倍频312.5 Hz处的幅值明显提高,信噪比从-31.39 dB显著提高至-25.4 dB。基于SBF-ISVD的声信号增强方法去混响和降噪效果显著,轴承故障特征提取效果较好,可实现复杂环境噪声下带式输送机声信号增强的目的。 展开更多
关键词 皮带输送机 轴承故障诊断 声学诊断 混响消除 降噪效果 频带 超指向性波束形成 改进奇异值分解
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基于近红外光谱技术的气体浓度检测研究 被引量:1
15
作者 梁良 杜雨馨 杨子建 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期253-257,共5页
气体浓度在各领域分析中具有重要意义,由于在气体浓度检测过程中,受光谱维度的影响导致检测结果出现较大的误差,为了降低在测量过程中产生的不利影响,提出基于近红外光谱技术的气体浓度检测研究。通过去势-标准正态变换,校正近红外光谱... 气体浓度在各领域分析中具有重要意义,由于在气体浓度检测过程中,受光谱维度的影响导致检测结果出现较大的误差,为了降低在测量过程中产生的不利影响,提出基于近红外光谱技术的气体浓度检测研究。通过去势-标准正态变换,校正近红外光谱基线。联合广义S变换和奇异值分解共同去噪近红外光谱,提升光谱质量。基于主成分分析提出偏最小二乘降维法用于降维近红外光谱。以朗伯比尔定律为基础,引入Lorenz线性拟合近红外光谱吸收谱线,采用梯度下降法直接拟合预处理近红外光谱吸收信号,计算得到最终气体浓度检测结果。实验结果表明,所提方法在检测甲苯、丙烷和丙烯气体浓度时,检测结果与实际气体浓度基本一致,有效降低了残差平方和与均方根误差,且检测时间低于2.3 s。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 气体浓度检测 奇异值分解 偏最小二乘降维 梯度下降法
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基于同态加密的隐私保护主成分分析方法
16
作者 张金斗 陈经纬 +1 位作者 吴文渊 冯勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期387-395,共9页
在现实生活中,不同的行业之间,甚至同行业不同部门之间的数据并不互通,随着计算机算力的提升,制约模型训练效果的不是算力而是数据量。因此,想要得到更好的算法模型,仅靠某一方的数据是不够的,需要两方或者多方的参与,这就要求对各方的... 在现实生活中,不同的行业之间,甚至同行业不同部门之间的数据并不互通,随着计算机算力的提升,制约模型训练效果的不是算力而是数据量。因此,想要得到更好的算法模型,仅靠某一方的数据是不够的,需要两方或者多方的参与,这就要求对各方的数据进行隐私保护。除此之外,随着收集的数据越来越详细,数据的维数也越来越大。面对高维的数据,数据降维是不可缺少的环节,而在数据降维方面,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是常用的手段。当拥有数据的两方想要合作进行隐私保护的数据降维时,同态加密技术是一种解决办法。同态加密技术可以在保护数据隐私的前提下对加密数据进行计算,可以用在加密数据的PCA上。针对上述应用场景,利用CKKS同态加密方案,通过幂法迭代的SVD技术设计了一种两方加密数据进行PCA的方案,在保护两方数据隐私的前提下实现数据降维的目的;通过改进传统幂法迭代步骤,避免了代价高昂的同态密文除法运算,使得在选取较小的加密参数时,也能支持更多的幂法迭代次数,从而在缩短同态计算时间的同时提高计算精度。在公共数据集上进行测试,并与现有方案进行对比,该方案在计算耗时上缩短了约80%,与明文计算结果的均方误差缩减到1%以内。 展开更多
关键词 同态加密 隐私保护 主成分分析 奇异值分解 幂法
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基于增广SVD-MWKF的激励识别与结构响应重构
17
作者 李鑫煜 殷红 彭珍瑞 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期63-69,95,共8页
针对传统卡尔曼滤波算法在结构响应重构应用中需要外部激励及测量噪声方差先验已知的问题,提出一种基于增广SVD-MWKF(Singular Value Decomposition-Moving Window Kalman Filter)的激励识别与结构响应重构方法。首先,引入奇异值分解降... 针对传统卡尔曼滤波算法在结构响应重构应用中需要外部激励及测量噪声方差先验已知的问题,提出一种基于增广SVD-MWKF(Singular Value Decomposition-Moving Window Kalman Filter)的激励识别与结构响应重构方法。首先,引入奇异值分解降噪技术以优化移动窗口法对测量噪声方差的实时估计。随后使用基于增广状态空间方程的卡尔曼滤波算法并结合部分测点的加速度测量数据,实现对结构外部激励的识别及各位置的速度、加速度响应的重构。最后,对起重机桁架和简支梁分别进行数值模拟和试验分析,结果表明,相较于移动窗口法,所提方法对测量噪声方差估计更加准确,且对外部激励能进行有效识别。 展开更多
关键词 振动与波 卡尔曼滤波算法 未知测量噪声 奇异值分解降噪 移动窗口法 响应重构
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基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法 被引量:1
18
作者 刘金超 董崇峰 刘卫东 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期54-59,共6页
在局部放电信号检测过程中,局部放电信号幅值小,易受到噪声干扰,导致低信噪比下局部放电信号检测与波形恢复难度大。本文提出了基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法。该方法利用噪声干扰信号与局部放电信号奇异值的差异性,通过... 在局部放电信号检测过程中,局部放电信号幅值小,易受到噪声干扰,导致低信噪比下局部放电信号检测与波形恢复难度大。本文提出了基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法。该方法利用噪声干扰信号与局部放电信号奇异值的差异性,通过滑动窗分段处理,建立奇异值差值序列,达到降噪与还原局部放电信号的目的。仿真与实测结果表明,本文方法在抑制噪声干扰和还原局部放电信号方面相比传统方法更具优势,且稳定性更好,适合在混合噪声干扰下实现对实测局部放电信号的检测和波形恢复。 展开更多
关键词 滑动窗 奇异值分解 局部放电信号 奇异值差值序列 噪声抑制
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附参数约束的方程赋权值解法研究
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作者 卢建兵 阳仁贵 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期379-384,共6页
针对附参数约束等式方程的函数模型解算问题,提出一种对约束方程赋权值再联合观测方程统一解算的约束方程赋权统一解法。为验证此方法的可靠性和效率,基于矩阵分析法推导了适用于附参数约束方程解算的正交三角分解法和广义奇异值分解法... 针对附参数约束等式方程的函数模型解算问题,提出一种对约束方程赋权值再联合观测方程统一解算的约束方程赋权统一解法。为验证此方法的可靠性和效率,基于矩阵分析法推导了适用于附参数约束方程解算的正交三角分解法和广义奇异值分解法。通过算例对3种解算法进行比较分析,结果表明:当给约束方程附加合适范围内的权值时,约束方程赋权统一解法获得的参数估计值与矩阵分解算法的参数估计结果在要求的精度范围内一致;赋权统一解法与正交三角分解法的计算效率接近,广义奇异值分解法计算效率较低;约束方程赋权统一解法更符合参数模型统一表达和平差准则设定,有利于平差算法设计和误差特性分析和研究。 展开更多
关键词 参数估计 约束方程赋权 统一解法 正交三角分解法 广义奇异值分解法
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基于前后向矩阵束方法的线性排布无人机集群目标规模估算
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作者 李洋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第5期31-38,共8页
利用前后向矩阵束方法,提出了一种有效的“蜂群”无人机群目标个数估计方法用于目标检测。与传统的参数估算方法相比,所提方法对于稀疏信号也能准确地进行估算。首先,在一定的角度或频率下,获取线阵排列群目标的雷达散射截面;然后,根据... 利用前后向矩阵束方法,提出了一种有效的“蜂群”无人机群目标个数估计方法用于目标检测。与传统的参数估算方法相比,所提方法对于稀疏信号也能准确地进行估算。首先,在一定的角度或频率下,获取线阵排列群目标的雷达散射截面;然后,根据已知的雷达回波构造Hankel-Toeplitz矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解;最后,通过设置合适的阈值选取比例较大的奇异值,以此准确地估算线阵排列群目标的个数。此外,文中还讨论了不同信噪比对估算结果的影响。为了提高精度,文中采用多组不同方位角度的回波信号来联合估算群目标的个数。仿真结果表明,该方法能够有效、准确地估算线阵排列群目标的个数,而且估计结果不受噪声的影响,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 前后向矩阵束法 群目标个数估计 Hankel-Toeplitz矩阵 奇异值分解
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