【摘 要】
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奇异值反映了信号中有用信号和噪声的能量分布情况,通过奇异值分解可以将隐含在噪声中的特征信号提取出来.提出了在强背景噪声中基于奇异值分解的特征提取方法.研究发现,随着
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奇异值反映了信号中有用信号和噪声的能量分布情况,通过奇异值分解可以将隐含在噪声中的特征信号提取出来.提出了在强背景噪声中基于奇异值分解的特征提取方法.研究发现,随着信号信噪比的降低,奇异值的分布趋于直线,特征信号难以分离和提取.通过增加奇异值分解阶次,可以使反映噪声能量的奇异值的分布范围扩大,使得噪声的能量相对分散,凸显出了反映有用信号能量的奇异值,从而有利于特征信号的提取.仿真试验和故障分析实例都验证了该方法的可行性.
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