国内刊号:31-1316/TU
国际刊号:1000-3835
发布日期:
作者:聂振国,赵学智
单位:华南理工大学 机械与汽车工程学院,广州 510640
关键词:主成分分析;奇异值分解;消噪;相似性;误差
将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)用于信号处理,并与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法比较。分析总结PCA及SVD信号处理原理,提出基于PCA的特征值差分谱理论用于信号消噪。结果表明,PCA与SVD的处理效果较相似,相似性原因为原始矩阵右奇异向量即为协方差矩阵特征向量。SVD较PCA的重构误差小,因SVD无需计算协方差矩阵,可避免舍入误差产生。<br>
来源:2016年第2期
《振动与冲击》期刊编辑部