采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法.pdf

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1、第11卷第4期邵阳学院学报(自然科学版)Vol．11No．42014年12月JournalofShaoyangUniversity(NaturalScienceEdition)Dec．2014文章编号:1672－7010(2014)04－0012－06采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法123崔凤新，徐丽兰，郑新桃(1．集美大学诚毅学院，福建厦门361021;2．国网福建省电力有限公司漳州供电公司福建漳州363000;3．国网福建省电力有限公司检修分公司福建福州350013)摘要:

2、传统的奇异值降噪法对适合奇异值分解的矩阵构造及信号重构时有效秩阶次的选取缺乏具有物理意义的依据．提出一种采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法，通过对EMD方法得到的各阶IMF分量构造时频矩阵进行奇异值分解，将信号的特征信息分解到各个不同的时频子空间中，根据时频子空间的特征变化，选择相应的子空间进行奇异值分解逆变换，从而实现信号降噪．对仿真合成电信号及实测机械振动信号的降噪应用，表明该方法能有效地从原始信号中提取所需的信号特征成分，具有直观的物理意义．关键词:奇异值分解;时频矩阵;子空间重构;信号降噪中图分类号:TP202文献标志码:AANewMethodforNoiseＲ

3、eductionBasedonEMDandSVDSubspacesＲeconstruction123CUIFeng－xin，XULi－lan，ZHENGXin－tao(1．CollegeofChengyi，JimeiUniversity，Xiamen，Fujian361021，China;2．ZhangzhouElectricPowerCompanyofFujianElectricPowerCompanyLimited，Zhangzhou，Fujian363000，China;3．MentainceBranchCompanyofFujianElectricPowerCompanyLi

4、mited，Fuzhou，Fujian350013，China)Abstract:Therewasalackofphysical－meaningbasisfortraditionalnoisereductionbasedonSVDwhenitcametoconstructwhatkindofmatrixandhowtochoosetheranknumbertoreconstructsignaleffectively．AnovelnoisereductionmethodbasedonEMDandSVDsubspacesreconstructionwasproposedhere．Aser

5、iesofIMFcomponentsthroughEMDwereobtainedtoformthetime－frequencymatrixwhichcouldbedecomposedbySVDsothatthefeatureoforiginalsignalwasdecomposedintodifferenttime－frequencysubpaces．ThenappropriatesubspacesaccordingtofeaturechangeofsubspaceswereselectedtodoSVDinversetrans-收稿日期:2014－07－03作者简介:崔凤新(197

6、8—)，女，山东菏泽人，讲师，硕士研究生，研究方向:电力系统及其自动化、控制理论与控制工程．第4期崔凤新，徐丽兰，郑新桃:采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法13formationsoastoachievesignal’smainfeature．Simulationofelectricsignalandmeasuredvibrationsignalresultsshowthatthisapproachisaneffectivemethodtoextractusefulcomponentfromoriginalsignalandiswithintuitivephysical

7、meaning．Keywords:singularvaluedecomposion;time－frequencymatrix;subspacesreconstruct;signalde－noising0引言分解逆变换，从而实现信号降噪．对仿真合信号降噪作为信号处理前期及故障诊成电信号及实测机械振动信号的降噪应断的一个必要步骤，对工程应用及研究具用，表明该方法能有效地从原始信号中提有重要意义．作为非线性滤波的奇异值分取所需的信号特征成分，具有直观的物理解技术