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直观地解释了主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)的求解原理及去相关能力,引入邻阶分量信噪比作为数据压缩和分量截断的依据,分析了混合矩阵条件数对PCA的影响。当PCA应用于机械系统时,分析了激励点位置与测点位置以及激励源自身的特性对识别结果的影响。分别采用相关白噪声与不相关白噪声对简支梁结构进行激励,进行了不相关激励源数目识别的实验研究。结果表明:在多输人多输出系统,当测点数目等于与高于激励源数目时,应用PCA并引入邻阶分量信噪比(SignalNoiseRatio,SN