【摘 要】
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提出多分辨奇异值分解（Multi-resolution singular value decomposition,MRSVD）的概念,基于矩阵二分递推构造原理,利用奇异值分解（Singular value decomposition,SVD）获得具有不
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提出多分辨奇异值分解（Multi-resolution singular value decomposition,MRSVD）的概念,基于矩阵二分递推构造原理,利用奇异值分解（Singular value decomposition,SVD）获得具有不同分辨率的近似和细节信号,以多分辨率来展现信号不同层次的概貌和细部特征。给出MRSVD的分解和重构算法,并从理论上证明这种分解方式的多分辨分析特性。研究结果表明,MRSVD可以精确地检测出信号中的奇异点位置,克服小波检测时的奇异点偏移缺陷,并具有优良的消噪能
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