10.3969/j.issn.1000-386x.2021.12.051
一种基于中心矩和相关系数阈值的SVD重构算法
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.
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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TP391.9(计算技术、计算机技术)
广东电网有限责任公司科技项目GDKJXM20173121
2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
320-325
