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题名一种基于中心矩和相关系数阈值的SVD重构算法
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作者
何益宏
饶红疆
汪倩文
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机构
五邑大学智能制造学部
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第12期320-325,共6页
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基金
广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20173121)。
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文摘
传统的奇异值分解(SVD)去噪框架中,有效秩阶次是影响去噪效果的关键因素,对此提出一种无须选择有效秩阶次的SVD重构算法以进一步增强去噪性能。针对Hankel矩阵结构确定问题,引入中心矩的概念重新确定矩阵结构,从而减少SVD计算量;提出相关系数阈值选择有用分量实现信号重构,可最大程度保留原始信号的信息。应用该方法对一台电力变压器实测极化电流进行去噪处理。实验结果表明,该方法去噪性能优于传统SVD方法,且不需要选择有效秩阶次,信号有效分量损失较小,在强噪声背景下也能取得较好的去噪效果。
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关键词
奇异值分解
信号去噪
中心矩
相关系数阈值
有效秩阶次
Hankel矩阵结构优化
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Keywords
Singular value decomposition
Signal denoising
Center moment
Correlation coefficient threshold
Effective rank order
Hankel matrix structure optimization
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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