搜索资源 - 奇异值差分谱

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奇异值能量差分谱在信号降噪中的应用
为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号降噪方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点作为重构信号的有效阶次来实现有用信号和噪声的分离,能够使信号奇异值降噪阶次得到合理确定,较好地保护了原始信号中有用信息的完整性,获得了较大的信噪比,对后续进行信号特征的准确提取和分析至关重要。仿真和实例分析结果验证了该方法的有效性。
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- 发布日期：2020-07-17
- 文件大小：467968
- 提供者：weixin_38694529

光纤法-珀传感系统高分辨率复用信号解调方法
提出了运用信号自相关矩阵特征值(EVD)/奇异值分解(SVD)的谱估计方法对法布里-珀罗(F-P)传感器的频分复用系统进行实时、高分辨率和低串扰的信号解调。从理论上分析了该方法对法-珀传感器复用信号解调的可行性,并在短采样数据长度条件下对两个传感器的并联复用信号进行了解调以及串扰的实验研究。实验表明,与离散傅里叶变换法(DFT)、Pisarenko等算法相比,该方法分辨率更高,在两传感器的腔长差低至20 μm时,运用该算法仍可以实现准确的解调,而因串扰引起的应变误差小于±12 με;此外,短的采
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- 发布日期：2021-02-12
- 文件大小：740352
- 提供者：weixin_38706294

基于EMD与奇异值差分谱的侧信道信号特征提取
为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息，提出了一种基于经验模式分解（EMD）与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法。该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解，计算各个特征模态函数（IMF）与原始信号的相关系数，找到最大相似特征分量；再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱；最后根据差分谱进行重构和消噪，进一步提取分量的特征信息。实验结果表明，该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取，成功提高信号的信噪比和攻击成功率。
所属分类：其它
- 发布日期：2021-01-20
- 文件大小：1048576
- 提供者：weixin_38665490