【摘 要】
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针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵(Hankel矩阵)结构的确定,以及有效奇异值的选择两个关键问题,提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法。首先,利用原始
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针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵(Hankel矩阵)结构的确定,以及有效奇异值的选择两个关键问题,提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法。首先,利用原始信号构造Hankel矩阵,运用遗传算法对矩阵结构进行优化,然后对含噪声信息的矩阵进行奇异值分解,最后通过K-medoids聚类算法确定有效奇异值个数,对有效奇异值和其对应的向量进行奇异值分解反变换,还原原始信号,达到去噪目的。通过仿真实验并与小波包变换、小波变换以及传统快速傅氏变换(FFT)去噪方法相比较,结果表明该算法具有良好的去噪效果。
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