【摘 要】
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文中提出了一种小波变换相空间重构的SVD(Singular Value Extracting,简称SVD)方法,并对其在遥测振动数据处理中进行降噪和野值剔除进行了研究。首先,对观测数据进行小波
【机 构】
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91550 部队94分队,辽宁大连,116023
【出 处】
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中国力学大会2011暨钱学森诞辰100周年纪念大会
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文中提出了一种小波变换相空间重构的SVD(Singular Value Extracting,简称SVD)方法,并对其在遥测振动数据处理中进行降噪和野值剔除进行了研究。首先,对观测数据进行小波分解,将小波分解后的近似分量和细节分量组合实现相空间重构,作为SVD 方法的输入观测矩阵,利用奇异熵增量准则,对奇异值进行筛选,根据SVD逆变换重构原信号。这一方法克服了Hankel 矩阵相空间构建方法数据端点失真问题,以小波分解后分量重构的相空间可以满足正交性,进一步提高了SVD 进行数据降噪和异常值检测的精度。仿真数据和试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。
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