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基于奇异值分解的随机共振特征提取研究

郑安总 冷永刚 范胜波

基于奇异值分解的随机共振特征提取研究

郑安总, 冷永刚, 范胜波
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  • 针对强背景噪声下信噪比极低的微弱特征信号的识别问题, 提出了基于奇异值分解的随机共振特征提取方法. 该方法首先利用奇异值分解对实际采样信号进行预处理和重构, 然后寻找到特征信号分量与噪声强度相匹配的分量信号. 此分量信号再经过非线性双稳系统的随机共振处理, 可实现从强噪声背景中检测极微弱的特征信号.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 50975202)和北京市先进制造技术重点实验室开放项目 (批准号: 001000546612018)资助的课题.
    [1]

    Benzi R, Sutera A, Vulpiana A 1981 Physica A 14 453

    [2]

    Benzi R, Parisi G, Sutera A, Vulpiana A 1982 Tellus 34 10

    [3]

    Levin J E, Miller J P 1996 Nature 380 165

    [4]

    Anishchenko V S, Safonova M A, Vadivasova T E, Postnov D E 1992 Int. J. Bifuc. Chaos. 2 633

    [5]

    Kaufman I K, Luchinsky D G, McClintock P V E, Soskin S M, Stein N D 1998 Phys. Rev. 57 78

    [6]

    Qin G R, Gong D C, Hu G, Wen X D 1992 Acta Phys. Sin. 41 360 (in Chinese) [秦光荣, 龚徳纯, 胡岗, 温孝东 1992 物理学报 41 360]

    [7]

    Lu Z H, Lin J H, Hu G 1993 Acta Phys. Sin. 42 1556 (in Chinese) [卢志恒, 林建恒, 胡岗 1993 物理学报 42 1556]

    [8]

    Leng Y G 2009 Acta Phys. Sin. 58 5196 (in Chinese) [冷永刚 2009 物理学报 58 5196]

    [9]

    Leng Y G, Leng Y S, Wang T Y, Guo Y 2006 J. Sound Vib. 292 788

    [10]

    Leng Y G 2011 Acta Phys. Sin. 60 020503 (in Chinese) [冷永刚 2011 物理学报 60 020503]

    [11]

    Gong D C, Hu G, Wen X D, Yang C Y, Qin G R, Li R, Ding D F 1992 Phys. Rev. A 46 3243

    [12]

    Zhao X Z, Ye B Y, Chen T J 2010 J. Mech. Eng. 46 100 (in Chinese) [赵学智, 叶邦彦, 陈统坚 2010 机械工程学报 46 100]

    [13]

    Bai Y, Liu X Y, He D W, Ru H Y, Qi L, Ji M B, Zhao W, Xie F X, Nie R J, Ma P, Dai Y D, Wang F R 2006 Acta Phys. Sin. 55 2651 (in Chinese) [白云, 刘新元, 何定武, 汝鸿羽, 齐亮, 季敏标, 赵巍, 谢飞翔, 聂瑞娟, 马平, 戴远东, 王福仁 2006 物理学报 55 2651]

    [14]

    Duan X Y, Wang Y S, Su Y S 2009 J. Vib. Shock. 28 30 (in Chinese) [段向阳, 王永生, 苏永生 2009 振动与冲击 28 30]

    [15]

    Zhao X Z, Chen T J, Ye B Y 2007 J. Mech. Eng. 43 169 (in Chinese) [赵学智, 陈统坚, 叶邦彦 2007 机械工程学报 43 169]

  • [1]

    Benzi R, Sutera A, Vulpiana A 1981 Physica A 14 453

    [2]

    Benzi R, Parisi G, Sutera A, Vulpiana A 1982 Tellus 34 10

    [3]

    Levin J E, Miller J P 1996 Nature 380 165

    [4]

    Anishchenko V S, Safonova M A, Vadivasova T E, Postnov D E 1992 Int. J. Bifuc. Chaos. 2 633

    [5]

    Kaufman I K, Luchinsky D G, McClintock P V E, Soskin S M, Stein N D 1998 Phys. Rev. 57 78

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    Bai Y, Liu X Y, He D W, Ru H Y, Qi L, Ji M B, Zhao W, Xie F X, Nie R J, Ma P, Dai Y D, Wang F R 2006 Acta Phys. Sin. 55 2651 (in Chinese) [白云, 刘新元, 何定武, 汝鸿羽, 齐亮, 季敏标, 赵巍, 谢飞翔, 聂瑞娟, 马平, 戴远东, 王福仁 2006 物理学报 55 2651]

    [14]

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  • [1] 张战刚, 雷志锋, 童腾, 李晓辉, 王松林, 梁天骄, 习凯, 彭超, 何玉娟, 黄云, 恩云飞. 14 nm FinFET和65 nm平面工艺静态随机存取存储器中子单粒子翻转对比. 物理学报, 2020, 69(5): 056101. doi: 10.7498/aps.69.20191209
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2012-01-15
  • 修回日期:  2012-05-07
  • 刊出日期:  2012-11-05

基于奇异值分解的随机共振特征提取研究

  • 1. 天津大学机械工程学院, 天津 300072;
  • 2. 天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室, 天津 300072
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 50975202)和北京市先进制造技术重点实验室开放项目 (批准号: 001000546612018)资助的课题.

摘要: 针对强背景噪声下信噪比极低的微弱特征信号的识别问题, 提出了基于奇异值分解的随机共振特征提取方法. 该方法首先利用奇异值分解对实际采样信号进行预处理和重构, 然后寻找到特征信号分量与噪声强度相匹配的分量信号. 此分量信号再经过非线性双稳系统的随机共振处理, 可实现从强噪声背景中检测极微弱的特征信号.

English Abstract

参考文献 (15)

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