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基于动态聚类的奇异值分解降噪方法研究
被引量：
17
1
作者
王维
张英堂
徐章遂
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期304-308,共5页
针对奇异值分解降噪中吸引子轨道矩阵重构阶次难以有效确定的问题,提出了基于非监督动态聚类算法来确定矩阵有效重构阶次的新方法。该方法利用含噪声信号的奇异谱图中表征噪声的噪声平台平缓和集中的特性,通过向谱图纵轴投影,应用动态...
针对奇异值分解降噪中吸引子轨道矩阵重构阶次难以有效确定的问题,提出了基于非监督动态聚类算法来确定矩阵有效重构阶次的新方法。该方法利用含噪声信号的奇异谱图中表征噪声的噪声平台平缓和集中的特性,通过向谱图纵轴投影,应用动态聚类合理确定噪声平台的边界,进而有效地确定奇异值分解降噪中矩阵的有效重构阶次。仿真结果表明,该方法有较好的降噪精度和算法稳定度,提高了算法的实用性。
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关键词
奇异值分解
降噪
动态聚类
C-均值算法
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职称材料
题名
基于动态聚类的奇异值分解降噪方法研究
被引量：
17
1
作者
王维
张英堂
徐章遂
机构
石家庄
军械
工程
学院
火炮
工程
系
石家庄军械工程学院电气工程系
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期304-308,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50475053)
文摘
针对奇异值分解降噪中吸引子轨道矩阵重构阶次难以有效确定的问题,提出了基于非监督动态聚类算法来确定矩阵有效重构阶次的新方法。该方法利用含噪声信号的奇异谱图中表征噪声的噪声平台平缓和集中的特性,通过向谱图纵轴投影,应用动态聚类合理确定噪声平台的边界,进而有效地确定奇异值分解降噪中矩阵的有效重构阶次。仿真结果表明,该方法有较好的降噪精度和算法稳定度,提高了算法的实用性。
关键词
奇异值分解
降噪
动态聚类
C-均值算法
Keywords
singular value decomposition
noise reduction
dynamic clustering ~ C-mean value algorithm
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态聚类的奇异值分解降噪方法研究
王维
张英堂
徐章遂
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
17
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