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信号的SVD重建模型及其应用
被引量:
6
1
作者
何希平
杨劲
刘波
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第4期962-966,971,共6页
以大数据低秩逼近与噪声消除问题为背景,针对信号近似表示与重建需要,提出信号在奇异值分解(SVD)基础上的低秩逼近线性模型。为使模型能够处理一维信号,从结构相似的角度出发引入3种结构矩阵构建模型,分析各自的结构特点;讨论信号SVD重...
以大数据低秩逼近与噪声消除问题为背景,针对信号近似表示与重建需要,提出信号在奇异值分解(SVD)基础上的低秩逼近线性模型。为使模型能够处理一维信号,从结构相似的角度出发引入3种结构矩阵构建模型,分析各自的结构特点;讨论信号SVD重建的通用算法及信号去噪声应用方法。进行SVD阈值去噪声及低秩逼近与小波阈值收缩去噪声的对比实验,实验结果表明了该模型在直观效果和均方误差、信噪比等统计特征方面的实用性。
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关键词
奇异值分解
信号重建
模型
相似度
均方误差
信噪比
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职称材料
题名
信号的SVD重建模型及其应用
被引量:
6
1
作者
何希平
杨劲
刘波
机构
重庆
工商大学
电子商务及供应链
系统
重庆市
重点
实验室
重庆
工商大学
计算机科学与信息
工程
学院
重庆工商大学重庆市检测检测控制集成系统工程实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第4期962-966,971,共6页
基金
重庆市教委科技基金项目(KJ1400612)
重庆市科委科技攻关基金项目(CSTC2011GGB0023)
电子商务及供应链系统重庆市重点实验室专项基金项目(2012ECSC0208)
文摘
以大数据低秩逼近与噪声消除问题为背景,针对信号近似表示与重建需要,提出信号在奇异值分解(SVD)基础上的低秩逼近线性模型。为使模型能够处理一维信号,从结构相似的角度出发引入3种结构矩阵构建模型,分析各自的结构特点;讨论信号SVD重建的通用算法及信号去噪声应用方法。进行SVD阈值去噪声及低秩逼近与小波阈值收缩去噪声的对比实验,实验结果表明了该模型在直观效果和均方误差、信噪比等统计特征方面的实用性。
关键词
奇异值分解
信号重建
模型
相似度
均方误差
信噪比
Keywords
singular value decomposition signal reconstruction model similarity mean-squared error(MSE) signal to noise ratio(SNR)
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
信号的SVD重建模型及其应用
何希平
杨劲
刘波
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
6
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