文章摘要
康春玉,章新华.一种基于奇异值分解的自适应降噪方法[J].声学技术,2008,(3):455~458
一种基于奇异值分解的自适应降噪方法
An adaptive noise reduction method based on singularity value decompose
投稿时间:2007-05-14  修订日期:2007-07-26
DOI:
中文关键词: 主分量分析  奇异值分解  自适应降噪
英文关键词: principal component analysis  singularity value decompose  adaptive noise reduction
基金项目:国家自然科学基金(60472108)
作者单位E-mail
康春玉 海军大连舰艇学院信号与信息技术研究中心, 大连, 116018 dlkangcy@sohu.com 
章新华 海军大连舰艇学院信号与信息技术研究中心, 大连, 116018  
摘要点击次数: 964
全文下载次数: 671
中文摘要:
      根据信号处理基本理论和方法,针对奇异值分解方法中有关的Hankel矩阵有效秩难以确定的难题,提出了一种奇异值分解方法,即主分量分解方法,并通过试验数据进行了验证。仿真信号和海上实录信号的降噪实验研究表明,提出的方法比基本的LMS滤波和奇异值分解降噪效果更加优越,能有效提高信噪比并去除噪声。
英文摘要:
      Based on the principal component analysis(PCA)and singular value decomposition(SVD) denoising, an improved adaptive denoising scheme is proposed. Simulation results and sea trials show that this method can eliminate the noise in the signal more effectively than the classical denoising method based on SVD. Also the waveform is recovered better and the signal-to-noise is increased markedly.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭