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针对大型矩阵奇异值分解的数值计算问题,总结了单向收缩QR算法的特点,通过实例证明了该算法在处理由某些小幅度信号构造的大型矩阵的奇异值分解时存在不收敛的情况。从理论上分析了QR迭代过程中Givens变换矩阵的变化特点,发现算法出现不收敛现象的根本原因在于大型矩阵首行对角带元素的衰减,最终会使QR迭代时的第一个Givens右矩阵变为单位阵,从而导致后面所有Givens矩阵全部成为单位阵,引起QR算法失效。在此基础上进一步研究了首行元素的衰减对QR算法收敛速度的影响。对理论分析用实际数据进行了验证,从本质上探明了该QR算法的收敛特性。 相似文献
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基于卷积型小波包变换的信号消噪算法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了卷积型小波包变换,与传统小波包变换相比。在这种小波包变换中不管信号被分解多少层,每层分解得到的各频道序列长度始终与原始信号一致,利用这一性质本文进一步提出并实现了对小波包分解结果利用模极大值法进行消噪的算法。这一算法的思想来自于基于小波变换的模极大值消噪算法,但是由于小波包分解是对小波分解的结果作进一步细分,在小波分解中难于分离的高频噪声将被小波包充分分离与集中到后面的频道,因此基于小波包变换的模极大值消噪算法将会取得比小波消噪更好的效果。文中给出了信号的小波包消噪实例,并与小波消噪的效果进行了对比,结果表明小波包有更优良的消噪效果。 相似文献
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基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离 总被引:11,自引:2,他引:11
利用连续截断信号构造矩阵,通过奇异值分解可以将信号表示为一系列分量信号的简单线性叠加,证明了各分量之间是两两正交的,且具有零相位偏移特性.根据分量信号的信息量可以确定合理的矩阵结构.对铣削力信号的处理实例表明,奇异值分解方法分离出机床主轴旋转基频近乎完整的时域波形,分辨出两个频率很接近的信号分量,发现信号中隐藏的调幅现象,证实机床的爬行并确定爬行频率.最后与小波变换的结果进行比较,表明这一方法对铣削力信号的分离效果优于小波变换. 相似文献
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柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,其内外圈是椭圆,在旋转时椭圆的长、短轴会对轴承产生一种周期性冲击,这种周期性冲击和轴承元件的故障周期性冲击混合在一起,对故障周期性冲击是一种极大的干扰。为消除这种干扰,通过分析椭圆长短轴引起的周期性冲击的特点,结合谐波小波的盒形频率特性,提出一种改进的谐波小波包来消除这种周期性冲击。普通谐波小波包的子带频率范围是根据分解层数确定的,而改进的谐波小波包的各个子带频率范围则针对椭圆长短轴引起的周期性冲击的频率分布特点而设计,可以有效地提取到这种冲击的每一个谐波分量,从而可准确地分离出整个周期性冲击。对实际柔性薄壁轴承振动信号的处理结果表明,改进的谐波小波包从混合的复杂周期性冲击中准确地分离出了椭圆长短轴引起的周期性冲击,而故障周期性冲击却被完好保留,从而消除背景周期性冲击的影响,实现对柔性薄壁轴承损伤的正确识别。 相似文献
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滚道损伤会在轴承振动中引起调幅现象,但当损伤较轻微或者噪声干扰较严重时,这种特征难以显现出来.提出利用奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)来提取这种调幅特征.在Hankel矩阵方式下,SVD可将信号分解为一系列分量信号的简单线性叠加.利用这一特件,对轴承振动信号构造Hankel... 相似文献
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通常一个正态随机序列是由同一个种子生成的,然而实际上序列中的每一个随机数还可用不同的种子来产生。提出了多种子的产生方法以及连续调用随机数发生器时防止产生相同序列的措施,利用统计模拟和假设检验理论,采用四个不同的统计量从正态性、均值、方差、随机性这四个方面对单、多种子法在不同时间段生成的大量随机序列的质量进行了对比研究,结果表明,多种子法生成的随机序列在正态性和方差质量方面有明显的优势,而在均值和随机性方面,这两种方法的效果基本一致,故总的说来多种子法要优于单种子法。 相似文献
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柔性薄壁轴承的内外圈是椭圆,这使得它和普通滚动轴承的振动特性完全不同。这种轴承旋转过程中椭圆长短轴会对轴承造成周期性冲击,这种正常的周期性冲击和轴承元件损伤引起的故障周期性冲击混合在一起,掩盖了故障周期性冲击。分析了这种正常周期性冲击的频率分布特点,根据奇异值和频率的内在关系,提出利用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)来消除这种正常周期性冲击,选择正常周期性冲击的频率成分对应的奇异值进行 SVD 重构,可以准确地分离出这种正常冲击,从而消除其对故障周期性冲击的干扰。进而采用连续 Morlet 小波变换对消除了正常周期性冲击的柔性薄壁轴承振动信号进行故障冲击特征提取,选择峭度最大的尺度为故障特征尺度,清晰地提取到了柔性薄壁轴承的故障冲击特征,故障特征提取效果优于没有消除正常冲击时的故障特征提取效果。 相似文献