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基于M-K检验和最小二乘法的SSA算法研究

Research on SSA Algorithm Based on M-K Trend Test and Least Square Method

作     者:贾国庆 程明龙 易辉跃 房卫东 许晖 JIA Guoqing;CHENG Minglong;YI Huiyue;FANG Weidong;XU Hui

作者机构:青海民族大学物理与电子信息工程学院青海西宁810007 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海201899 上海无线通信研究中心上海201210 

出 版 物:《佳木斯大学学报(自然科学版)》 (Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition)

年 卷 期:2022年第40卷第5期

页      面:29-33,61页

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 

基  金:青海省应用基础研究计划(2020-ZJ-724) 

主  题:奇异谱分析 M-K检验 最小二乘法 奇异值突变 振动信号 

摘      要:在对振动信号处理过程中,由于环境噪声等因素的影响,会使得信号产生畸变,影响分析结果。传统奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)在进行振动信号处理时,可以分离出振动信号的趋势项和周期项,但是仍然存在信号相位移动和奇异值突变的现象。针对该问题,提出了一种基于M-K检验和最小二乘法的SSA改进算法。首先,通过对原始数据两端添加一定长度的伪数据,修正和消除了SSA重构后的信号相位移动现象。对奇异值进行最小二乘法拟合,降低奇异值突变的程度。然后,经M-K趋势项检验,根据统计值自适应选择最优分组重构阶次,获取能量占比高的奇异值,提高信号降噪能力。实验结果表明,相比于传统SSA和其他一些改进SSA算法,基于M-K检验和最小二乘法的SSA改进算法在振动信号降噪处理能力上有明显的优势,信号质量得到了改善,有利于准确获取振动体的振动频率等参数。

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