信号奇异性计算方法在电噪声信号中的应用_赵健 (1)

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基于小波变换的信号奇异性指数计算方法及其应用

换模极大值沿尺度具有不同的传播行为 , 使得小波
变换具有去噪能力。
2 信号奇异性指数的计算方法
由奇异信号的小波变换特性可知 , 在小波变换
域 ,信号的光滑程度能够由不同尺度上小波系数绝
对值的衰减来估计 , 其定量指标即是信号的奇异性
指数 (Lipschitz 指数 α) ,它包括全局奇异性指数和局
述信号局部奇异性大小。可以证明 ,对于调和分布 , 其小波变换具有相似的性质[7] ( - 1 ≤α < 0) 。另
外 ,白噪声是一个几乎处处奇异的随机分布的噪声 , 它具有负的 Lipschitz 指数 α= - 1/ 2 - ε, Πε> 0 , 白
噪声引起的小波变换模极大值与信号引起的小波变
2 j - ( N - M) l + 2 j - ( N - M)
3 电力设备故障检测
实测电力系统及设备故障时 , 其电流或电压一般是包含工频基波分量、各次谐波分量、突变暂态分量和一些噪声的混合信号。因此 , 为了研究信号奇
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定理 2[7 ] 对ε> 0 , 定义 S ( x0 , j ,ε) = { k ∈Z ;
sup p (ψ j , k ) ∩( x0 - ε, x0 +ε) ≠ψ} , 若对某一ε> 0
及 α> 0 ,存在
max| k ∈S
W2jf ( k) |
≤c2 - j (1/ 2 +α)
(2)
则 f ( x) ∈Cαx0 ( R) 。

噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术

式中， ≥ＡＡ ≥Ａ ≥ … ≥Ａ０３＞称为矩阵Ａ的奇异值。矩阵Ａ的秩为Ｐ且Ｐ≤ｒｎ（ｎ。Ｕ，分，ａｍ，）ｉ ’ ，
别称为矩阵Ａ的左，奇异矩阵。右
２２时间序列重构的吸引子轨迹矩阵．
假设具有含故障齿轮箱的某通道的振动信号为＝［，，一］，，并且其故障信号是调制型
上，进一步发展了该方法，通过奇异值分解技术同时降低了光滑信号和噪声信号的影响，在强噪声背景下检测突变信息更为有效。但是，现有研究都存在一些问题：时问序列重构的延时步长没有给出定量的计算方法；构特征值的重选取要么只选取前一部分，么只选取后一部分或者选取其中一个，对于提取调制信息并不可取。因要这
维普资讯
第４期
吴勇军等：噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术
２５
Ｄ
（）２
式中，ｎ＋ｎ一１＝Ｎ。，
但是，由于能否成功进行重构吸引子轨迹矩阵奇异值分解的关键在于选择恰当的延迟步长：过若小，重构矩阵各行几乎相同，是独立坐标；则不而若过大，然各行之问相关性减小，虽但重构矩阵时需要
１引言
调制现象是齿轮故障的一类典型特征。在故障信号频谱图中出现形式各异的调制边频带。这些调制边频带的特点包含了很多有用的齿轮故障信息。如何有效地提取不同调制型故障的振动特征，识别边频带特征，在很大程度上决定了齿轮箱故障诊断的成败。所以，调制现象及其边频带分布特点进行研对

基于噪声奇异性的光耦器件爆裂噪声检测新法

ＥＥＡＣＣ：４２５０；０１７０Ｎ
０引言
光电耦合器大多由ＧａＡｓ类ＬＥＤ和ｓｉ光电晶体管构成。．通过电．光．电的转化在电路中完成信号的单向传输。在导航、卫星通信等一些高可靠性领域，光电耦合器件的可靠性是一个很重要的课题。
基金项目：陕西省自然科学基金资助项目（２００６Ｆ４２．２００７Ｆ３８）；中国博士后科学基金资助项目（２００６０４０１００７）
ｓｃ切掰ａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｔｅｒｓ妇；Ｘ／’ａｎ７１００６５，Ｃ／ｔ／ｈａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｂｕｒｓｔｎｏｉｓｅｉｎｏｐｔｏｅｏｕｐｌｅｒｄｅｖｉｃｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄＷａＳｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂａｓｅｄｏｎｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｏｆｎｏｉｓｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｏｆｏｐｔｏｃｏｕｐｌｅｒ
基于噪声奇异性的光耦器件爆裂噪声检测新法
谢端１，赵健２，王党会３，郭秀梅２
（１．西安邮电学院计算机科学与技术系，西安７１０１２１；２．西北大学信患科学与技术学院，西安７１００６９；３．西安石油大学材料科学与工程学院，西安７１００６５）
摘要：为了准确客观地检测出爆裂噪声的存在，提出了基于噪声信号奇异性的光耦器件爆裂
ｎｏｉｓｅｓａｍｐｌｅｓ，ｉｔＷ８８ｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｍｅａｎＨＳｌｄｅｒｅｘｐｏｎｅｎｔｉｎｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｃｏｎｔａｉｎｉｎｇａｇｒｅａｔｄｅａｌｏｆｂｕｒｓｔ
ｎｏｉｓｅＷａＳｎｅａｒｚｅｒｏａｎｄｔｈｅｈｉｇｌｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏＨｏｌｄｅｒｅｘｐｏｎｅｎｔ（ｈｖａｌｕｅ）ＷＳ．Ｓａｌｓｏａｒｏｕｎｄｚｅｒｏ

短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制

Keywords：Cable termination, partial discharge, periodic narrowband noise, white noise, shorttime singular value decomposition
中国博士后科学基金资助项目（2015T80976）。收稿日期 2018-05-10 改稿日期 2018-09-28
2436
电工技术学报
2019 年 6 月
0 引言
电缆终端是电缆线路的重要组成部分，集绝缘、电场应力控制、屏蔽等功能于一体，内部结构复杂，因而运行故障多发 [1] 。其中局部放电（ Partial Discharge, PD, 简称“局放”）检测是电缆终端绝缘老化诊断的重要手段之一[2]。然而在电缆终端的局放检测过程中，由于现场电磁环境极其复杂，而实际的局放信号又极其微弱，因此实际检测得到的局放信号常常被湮没在强烈的噪声之中，从而降低局放检测系统的检测灵敏度，影响检测结果[3]。因此，有效抑制局放中存在的噪声干扰是提高局放信号检出率的重要步骤之一。
关键词：电缆终端局部放电周期性窄带干扰白噪声短时奇异值分解中图分类号：TM855
Mixed Noises Suppression of Partial Discharge Signal Employing Short-Time Singular Value Decomposition
Zhou Kai1 Huang Yonglu1 Xie Min1 He Min2 Zhao Shilin3 （1. School of Electrical Engineering and Information Sichuan University Chengdu 610065 China

ITD改进信号子空间超声检测信号去噪

场的超声波金属探伤过程中，南于金属材料的特殊音增强算法对带噪超声检测信号进行去噪处理是现
性、探伤设备的自身干扰和实际检测环境的复杂性，阶段超声检测信号研究的最为深入的方法之一，也
２．ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇｎｏｉｓｅｉｎｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｔｅｓｔｉｎｇｓｉｇｎａｌｓｏｆｓｔｅｅｌｍａｔｅｒｉａｌｓｈａｓｓｅｒｉｏｕｓｌｙａｆｆｅｃｔｅｄｔｈｅｔｅｓｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆａｃｔｕａｌｄｅｆｅｃｔｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｎｏｉｓｅｉｎｃｏｌｌｅｃｔｅｄｔｅｓｔｉｎｇｓｉｇｎａｌｓｍｕｓｔｂｅｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ．Ａｎｏｉｓｅ－ｒｅｍｏｖｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆ
ＩｍｐｒｏｖｅｄｓｉｇｎａｌｓｕｂｓｐａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｆｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｔｅｓｔｓｉｇｎａｌｄｅｎｏｉｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＩＴＤ
ＬＩＤａｚｈｏｎｇ，ＺＨＡＯＪｉｅ，ＬＩＵＪｉａｎｐｉｎｇ。，ＣＡＩＷｅｎｈｅ，ＭＡＹａｎｈｕｉ（１．ＤｅｐｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｄｉｎｇ０７１００３，Ｃｈｉｎａ；
ｔｒａｄｉｔｉ（ｍａｌｓｉｇｎａｌｓｕｂｓｐａｃｅｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｒｉｎｓｉｃｔｉｍｅ－ｓｃａｌｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＩＴＤ）ｉｍｐｒｏｖｅｄｓｉｇｎａｌ

27453991_基于奇异值分解的电能质量信号去噪

第38卷第2期电力系统保护与控制Vol.38 No.2 2010年1月16日 Power System Protection and Control Jan.16, 2010 基于奇异值分解的电能质量信号去噪胡卫红1，舒泓2，栾宇光3（1.广东电网公司惠州供电局，广东惠州 516000；2.北京交通大学，北京 100044；3.北京科瑞配电自动化公司，北京 100090）摘要：提出了一种基于奇异值分解的电能质量扰动信号去噪算法。

算法重构采集信号时间序列的吸引子轨迹矩阵，根据轨迹矩阵奇异值的加权能量贡献率（PCTE）选择奇异值进行扰动信号重建，重建信号即为去除噪声后的电能质量扰动信号。

仿真试验结果表明奇异值分解能够有效地提高扰动信号的信噪比，保持原始电能质量信号的扰动特征,此算法理论基础完善，易于实现，有良好的发展前景。

关键词：去噪；奇异值分解；能量贡献率；电压降落；信号突变点Power quality signals’ de-noising method based on singular value decomposition (SVD)HU Wei-hong1，SHU Hong2，LUAN Yu-guang3（1.Huizhou Power Supply Company，Huizhou 516000，China；2.Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China；3.Beijing Creat Auto-distribution Company，Beijing 100090，China）Abstract：A power quality signals’ de-noising method based on singular value decomposition（SVD）is proposed in this paper．A track matrix of attractor is reconstructed based on time series，then according to the singular values’ percent of contribution to total energy（PCTE），disturbance signal is reconstructed，which is the de-noised power quality signal．Simulation results indicate that SVD can improve SNR and keep original disturbances’ characters．The proposed algorithm’s theory foundation is consummate and is easy to be carried out，so it has nice developmental foreground．Key words：de-noising；singular value decomposition（SVD）；percent of contribution to total energy（PCTE）；voltage sag；signals’ break point中图分类号： TM71 文献标识码：A 文章编号： 1674-3415(2010)02-0030-040 引言近年来，随着现代工业技术的发展和城乡居民生活水平的提高，电网中的谐波，电压波动和闪变，三相电压不平衡和电压暂态等电能质量问题越来越受到重视。

一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法[发明专利]

专利名称：一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法
专利类型：发明专利
发明人：邢砾云,杨淼,金基良
申请号：CN202011395928.6
申请日：20201203
公开号：CN112737636A
公开日：
20210430
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于电力线信号的压缩与去噪领域，涉及一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法。

包括以下步骤：搭建低压三相电力传输线路模型；采集各相线路的电力线的电压数据；对采集的电压数据加入噪声；选择合适的小波基；利用二进制小波变换对加入噪声的的电压数据进行分解，得到电压信号各层的模极大值；根据李氏指数对有用信号的模极大值与噪声的模极大值进行判别，去掉噪声的模极大值，提升信号模极大值的稀疏度；利用OMP算法对去噪之后保留下来的模极大值进行压缩和感知；在接收端利用接收到的OMP算法恢复的保留下来的信号模极大值重构信号。

有效提高了电力信号传输的准确性。

既克服了常用的给定阈值法去噪效果不稳定的缺点又结合了压缩感知计算量小的优势。

申请人：北华大学
地址：130000 吉林省吉林市滨江东路3999号
国籍：CN
代理机构：沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：屈芳
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利用奇异值分解的信号降噪方法

利用奇异值分解的信号降噪方法
钱征文;程礼;李应红
【期刊名称】《振动、测试与诊断》
【年(卷),期】2011(031)004
【摘要】为了提高测试信号的信噪比,针对奇异值分解降噪法中有效秩阶次的选择以及重构矩阵结构的确定两个关键问题,提出了一种基于信号频率成分的奇异值降噪方法.该方法利用信号快速傅里叶变换结果中主频率个数来确定有效秩阶次,通过降噪信号的信噪比和均方差大小确定重构矩阵结构,并采用不同频率成分的几组信号对该方法进行了验证.结果表明,有效秩的阶次是源信号主频个数的2倍,并且这种倍数关系不随重构矩阵行列数的变化而变化；在工程应用中,重构矩阵的最佳行数取信号数据长度的一半,可以得到较好的降噪效果；除傅里叶变换结果中有用信号频率与噪声频率难以区分的情形外,无论是白噪声还是色噪声,该方法都十分有效.【总页数】5页(P459-463)
【作者】钱征文;程礼;李应红
【作者单位】空军工程大学工程学院西安710038;空军工程大学工程学院西安710038;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049;空军工程大学工程学院西安710038
【正文语种】中文
【中图分类】TH911;TH165
【相关文献】
1.基于奇异值分解的自混合干涉信号降噪方法 [J], 郭晴;叶会英
2.奇异值分解和EEMD的非线性振动信号降噪方法 [J], 刘树聃;陈知行
3.基于S变换与奇异值分解的大型起重机减速箱故障信号降噪方法 [J], 沈科宇; 严华; 申雨
4.多级奇异值分解和SG的通信雷达信号降噪方法 [J], 位秀雷;刘树勇
5.自适应奇异值分解局放信号降噪方法 [J], 孙传铭;魏隆;张梦楠;刘凯;潘贵翔;高国强
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色噪声背景下的正弦信号相位估计方法

色噪声背景下的正弦信号相位估计方法宁辉;石要武【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2008(009)003【摘要】噪声背景下的正弦信号相位估计在雷达、导航、波达方向估计等领域有着广泛的应用.提出了一种基于互高阶累计量的正弦信号相位估计方法--奇异值分解法.这种方法通过对互高阶累积量矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间.由于信号子空间不包含噪声信息,因此是提取信号成分与抑制噪声意义下的最优解.信号的自高阶累积量矩阵是共轭对称矩阵,它的左、右奇异矢量是相同的,而两个幅值和频率都相同、只有相位不同的正弦信号的互高阶累积量矩阵却是非共轭对称矩阵,左右奇异矢量也不相同,这说明是谐波信号之间存在相位差导致了这一结果.因此,从这一点出发,证明了谐波信号的互高阶累积量矩阵左、右奇异矢量内积的相角等于正弦信号相位差这一重要定理.并根据这一定理推导出估计正弦信号相位差的奇异值分解法.仿真结果验证了这种方法的有效性.【总页数】5页(P46-49,86)【作者】宁辉;石要武【作者单位】空军装备研究院,航空装备研究所,北京,100076;吉林大学,通信工程学院,吉林,长春,130022【正文语种】中文【中图分类】TN911.23【相关文献】1.基于互四阶累积量的Pisarenko方法估计色噪声下多正弦信号频率 [J], 马彦;石要武;戴逸松2.有色噪声背景下正弦信号频率估计的互谱Pisarenko和MUSIC方法 [J], 石要武;戴逸松;丁宏3.空间色噪声背景下双基地多输入多输出雷达低仰角估计方法 [J], 洪升;万显荣;柯亨玉4.混合色噪声下:可消除谱估计伪峰的多正弦信号频率估计互谱奇异值分解方法 [J], 石要武;马彦;王利民5.高斯色噪声背景下EES-MIMO雷达目标参数估计方法 [J], 朱瑞;李英;衣文索因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制

短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制周凯;黄永禄;谢敏;何珉;赵世林【摘要】电缆终端局部放电检测是诊断电缆终端绝缘状态的有效手段.为了有效抑制局放信号中的多种噪声源并保留局放信号的细节,提出了一种基于短时奇异值分解的局放信号混合噪声抑制方法.该方法首先利用短时滑动数据窗截取含噪局放信号片段进行奇异值分解,然后利用最优奇异值阈值对周期性窄带干扰进行甄别重构,并进行混合噪声的抑制.对含有混合噪声的局放仿真信号和实验室及现场实测局放信号进行去噪,并将去噪结果与自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪结果进行对比.结果表明:所提去噪方法相比于自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪能取得更好的去噪效果,去噪后波形相似度更高,误差更小,且当数据量较大时,该方法相比于自适应奇异值去噪能显著提高执行效率,具有较好的应用价值.【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2019(034)011【总页数】9页(P2435-2443)【关键词】电缆终端;局部放电;周期性窄带干扰;白噪声;短时奇异值分解【作者】周凯;黄永禄;谢敏;何珉;赵世林【作者单位】四川大学电气信息学院成都 610065;四川大学电气信息学院成都610065;四川大学电气信息学院成都 610065;国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆 401123;国网四川省电力公司技能培训中心成都 611133【正文语种】中文【中图分类】TM855电缆终端是电缆线路的重要组成部分，集绝缘、电场应力控制、屏蔽等功能于一体，内部结构复杂，因而运行故障多发[1]。

其中局部放电（Partial Discharge, PD, 简称“局放”）检测是电缆终端绝缘老化诊断的重要手段之一[2]。

然而在电缆终端的局放检测过程中，由于现场电磁环境极其复杂，而实际的局放信号又极其微弱，因此实际检测得到的局放信号常常被湮没在强烈的噪声之中，从而降低局放检测系统的检测灵敏度，影响检测结果[3]。

一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法

一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法王建国;李健;刘颖源【摘要】提出了一种基于奇异值差分谱单边极大值的降噪方法,实现了对旋转设备故障信号信噪比的提高.首先通过相空间重构Hankel矩阵的方法对原始振动信号进行处理,再进行奇异值分解,最后采用奇异值差分谱单边极大值原则确定所含的较大峰值降噪阶数.通过数值仿真和实际轴承故障数据的应用分析,表明了该方法可以有效地提高信号的信噪比,为后期的故障特征信号提取创造有利条件.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2014(033)012【总页数】5页(P176-180)【关键词】降噪;奇异值分解;Hankel矩阵;单边极大值原则【作者】王建国;李健;刘颖源【作者单位】东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林132012【正文语种】中文【中图分类】TN911.7有效消除噪声影响一直是旋转设备故障诊断研究的重要内容之一[1]，特别是故障早期，由于调制源弱，早期故障信号微弱，并且受周围设备的噪声干扰，导致故障特征难以识别[2]。

因此，最大限度地提高振动测量信号的信噪比[3-5]，是为故障特征信号的提取做好前期工作的重要环节[6-7]。

振动信号Hankel矩阵奇异值分解，作为一种非线性滤波方法，可以用于消除信号中的随机噪声成分，提取信号中的周期成分，得到相对纯净的故障信号[8-9]。

如何确定奇异值有效秩阶次是该方法的关键技术之一，目前采用方法相对较多的是试凑法和均阀法，然而这两种方法对操作者的经验要求相对较高，且不易掌握。

另一种方法是根据原始信号主频个数的二倍关系来确定奇异值分解降噪的有效秩阶次的方法[10]，该方法对仿真信号进行试验分析取得了较好的效果。

但是在实际工程应用中，由于工况的复杂性，振动信号的幅值和频率伴随脉动激发力的产生将出现调制现象，导致频带发生大幅度迁移，加之噪声信号大量存在，使原始信号的主频个数往往难以区分，致使有效秩阶次难以确定。

基于互相关的有效奇异值消噪方法_潘峥嵘

å X1( j) Xi ( j - n) j = -¥
¥
图1
带噪信号的时域波形
（7）
从图 2 可以看出特征频率 10 Hz， 20 Hz 和 100 Hz 完全淹没在噪声中，要想提取出信号，必须对带噪信号进行消噪处理。根据参考文献 [15] 构造 Hankel 矩阵，并进
式中， i = 1 2 N 。 i 从 1 开始是为了检测信号的有那么第一个无，由于信号信息隐藏在前 k 个奇异值中，
式中，H 为 Hankel 矩阵；m 为嵌入维数，并且满足 m + 对 Hankel 矩阵进行奇异值分解得到：
H = UΣV T Σ 为 m ´ n 维矩阵。 éΛ 0ù ú Σ= ê ë0 0û
（8）
随着奇异值的减小，各分量与基准分量之间的相关（2）性不断减小，把 PI 等于零或者趋近于零的前 k 个奇异值作为重构信号的有效奇异值，其他奇异值置零，从而达到消噪的目的。具体步骤如下：（3）（1）对一维时间序列进行相空间重构，得到 Hankel 也就是所谓的吸引子轨道矩阵。矩阵 H ，得到全部奇异值 λi 和相（2）对 X 进行奇异值分解，应的正交矩阵 U 和 V 。还原成一（3）将每一个单独的奇异值 λi 进行重构，维特征分量信号 X i 。（4）将 X1 作为基准信号与 X i (i = 1 2 N ) 求互相若相关性趋关，第一个相关性展示的是 X1 的自相关性，（4）近于 0 说明没有信号存在。（5）对相关性的时间序列求绝对值的最大值 PI 作为表征选取有效奇异值的测度。（6）将 PI 等于零或者接近于零的前几个分量所对应的奇异值作为有效奇异值进行信号重构，得到最终的消噪信号。

基于互相关的有效奇异值消噪方法

基于互相关的有效奇异值消噪方法潘峥嵘;谯自健;张宁;戴芮【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)015【摘要】In order to improve the Signal to Noise Ratio(SNR), aiming at the problem how to determine the effective reconstructing number of singular values to de-noise, this method of singular value decomposition based on cross-correlation is proposed. These signals are obtained by reconstruction of every single singular value and cross-correlation coefficients are calculated to determine the effective singular values to reconstruct original signal. This method is validated by the signal including the different frequency components and compared with the similar methods, the results show that this method is not only simple but also better.%为了提高信号的信噪比，针对奇异值分解消噪方法中用于重构的有效奇异值个数难以确定问题，提出了一种基于互相关的有效奇异值选取方法，进而达到消噪的目的。

该方法利用单个奇异值重构得到的分量信号，求互相关，从而确定用于重构的有效奇异值个数。

基于奇异值分解的侵彻过载信号降噪方法

基于奇异值分解的侵彻过载信号降噪方法
赵海峰;张亚;李世中;郭燕
【期刊名称】《振动、测试与诊断》
【年(卷),期】2015(035)004
【摘要】为解决硬目标侵彻过载信号的降噪问题,提出侵彻加速度信号的奇异值分解技术.首先,通过主体奇异值分量稳定原则确定信号的重构子矩阵;然后,利用前K 次奇异值能量占优法则提取奇异值的有效阶次,在此基础上对实测信号进行奇异值分解;最后,利用分解出的有效奇异值完成信号的重构.实验证明,经此方法处理的侵彻过载信号可以有效剔除隐含在弹体加速度信号中的振动和噪声,重构后的加速度曲线具有比小波降噪效果更好的信噪比,积分得到的位移曲线能较好反映实际侵彻深度,是侵彻过载信号处理的一种新的可行方法.
【总页数】7页(P770-776)
【作者】赵海峰;张亚;李世中;郭燕
【作者单位】中北大学机电工程学院太原,030051;南京信息职业技术学院机电学院南京,210023;渥太华大学机械工程学院渥太华,K1N 6N5;中北大学机电工程学院太原,030051;中北大学机电工程学院太原,030051;中北大学机电工程学院太原,030051;南京信息职业技术学院机电学院南京,210023
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.6;TJ430.6
【相关文献】
1.弹体侵彻过程中刚体过载实时提取的滤波方法
2.侵彻过载实测数据的滤波及弹体侵彻刚体过载的确定
3.弹体过载记录仪安装方式对侵彻过载峰值的影响分析
4.基于侵彻过载数值仿真的引信计层起爆控制方法
5.基于总体经验模态分解和连续均方误差的\r侵彻过载信号分析方法
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基于奇异值的小波包去噪研究

基于奇异值的小波包去噪研究沈鑫;束洪春;曹敏;刘静【摘要】针对在中压信道信号中,小波包去噪并不能最大限度的满足中压信道信号的降噪效果,提出小波包结合奇异值的方法对信号进行处理.根据不同地点采集的信号特性,采用小波包变换分别对信号进行分解,结合奇异值分解,对不同频段的小波包系数进一步分解,然后重构信号.经实验结果表明基于奇异值的小波包能够保留中压信道信号的有效成分,得到信号的信噪比小波包要高,且去噪后信息更加平滑.【期刊名称】《电测与仪表》【年(卷),期】2018(055)0z1【总页数】4页(P1-3,10)【关键词】小波包;奇异值;信噪比;均方误差;去噪【作者】沈鑫;束洪春;曹敏;刘静【作者单位】昆明理工大学机电工程学院,昆明650217;云南电网有限责任公司电力科学研究院,昆明650217;昆明理工大学机电工程学院,昆明650217;云南电网有限责任公司电力科学研究院,昆明650217;昆明理工大学机电工程学院,昆明650217【正文语种】中文【中图分类】TM9330 引言电流测量的精度对电压、功率、电能测量的精度有直接的影响。

目前，通常采用间接方式测量电流[1-2]，即通过间接测量被测电流在标准电阻分流器上所产生的电压降得到电流值。

实践结果表明，该方法存在以下两个问题：由于电阻的负载效应所引起的误差，因此需要设计功率和阻值不同的多种分流器，以扩展电流测量范围、减少误差；在测量大电流时，很难满足对标准电阻分流器的功率需求[3-5]。

为了能够减少电流测量时产生的误差，对中压信道信号去噪，目前往往采用小波以及小波包去噪。

但小波分解只针对细节部分去噪，易丢失有用信息，而小波包对低频部分和高频部分进行分解，能够对信号的分解更加精细化，针对含有细节特别多的信号能更好的进行滤波处理，因此小波包分析被更广泛地应用。

Haoweng等用小波包处理锯齿箱震动信号的时候，利用压缩算法的方式，采用一种类似头巾的对称性信号作为小波包基，从而达到提高信号信噪比的效果[1-2]。

变速器故障诊断应用的奇异性检测技术

变速器故障诊断应用的奇异性检测技术
张梅军;赵亮;石文磊
【期刊名称】《工程机械与维修》
【年(卷),期】2009(000)008
【摘要】振动信号的突变点往往含有机器故障的大量信息，机器运行过程中所产生的撞击、摩擦、转速突变、结构变形和断裂等故障都可能反映在振动信号的突变点中，突变点也称奇异点，原始信号中微弱的奇异点是机器早期故障的重要信息。

由于机器的早期故障信息往往包含在各种噪声信号中而难以发现。

因此，及时发现故障信号的突变点是提高故障诊断及时性、准确性和可靠性的关键。

【总页数】1页(P161)
【作者】张梅军;赵亮;石文磊
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TU6
【相关文献】
1.基于仿真技术和奇异性检测的管道泄漏检测技术
2.用奇异性检测技术提取诱发电位
3.小波奇异性检测在机械故障诊断技术中的应用
4.小波变换和信号的奇异性检测技术
5.基于小波奇异性检测技术的海底沉积物声速测量结果分析
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奇异值分解降噪的改进方法

奇异值分解降噪的改进方法
张磊;彭伟才;原春晖;刘彦
【期刊名称】《中国舰船研究》
【年(卷),期】2012(000)005
【摘要】利用测试信号构造Hankel矩阵进行奇异值分解(SVD)是消除随机噪声干扰的有效方法，其关键是奇异值数目的选取，但目前尚无成熟有效的确定方法。

针对这一问题，提出了一种奇异值分解降噪的改进方法，该方法依据去噪后信号极值点数量随奇异值数目变化的关系，可以准确选取与最优降噪效果对应的奇异值数目。

仿真及实验结果表明，该方法准确、有效。

利用该方法处理船舶和机械设备振动噪声测试信号，可有效提高其信噪比，最大程度地优化信号去噪的效果，提高分析的可靠性。

【总页数】6页(P83-88)
【作者】张磊;彭伟才;原春晖;刘彦
【作者单位】中国舰船研究设计中心船舶振动噪声重点实验室,湖北武汉430064;
中国舰船研究设计中心船舶振动噪声重点实验室,湖北武汉430064;中国舰船研究
设计中心船舶振动噪声重点实验室,湖北武汉430064;中国舰船研究设计中心船舶
振动噪声重点实验室,湖北武汉430064
【正文语种】中文
【中图分类】U661.44
【相关文献】
1.一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法 [J], 王建国;李健;刘颖源
2.基于奇异值分解的方向估计改进方法 [J], 陈志菲;孙进才;侯宏
3.奇异值分解提取阵列声波时差的改进方法 [J], 李鹏举; 吴昀朔; 任莉
4.奇异值分解提取阵列声波时差的改进方法 [J], 李鹏举; 吴昀朔; 任莉
5.自适应奇异值分解局放信号降噪方法 [J], 孙传铭;魏隆;张梦楠;刘凯;潘贵翔;高国强
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