本文關(guān)鍵詞：PCA與SVD信號處理效果相似性與機(jī)理分析

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【摘要】：將主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)用于信號處理,并與奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法比較。分析總結(jié)PCA及SVD信號處理原理,提出基于PCA的特征值差分譜理論用于信號消噪。結(jié)果表明,PCA與SVD的處理效果較相似,相似性原因為原始矩陣右奇異向量即為協(xié)方差矩陣特征向量。SVD較PCA的重構(gòu)誤差小,因SVD無需計算協(xié)方差矩陣,可避免舍入誤差產(chǎn)生。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 奇異值分解 消噪 相似性 誤差
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51375178) 廣東省自然科學(xué)基金項目(S2012010008789)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 主成分分析由Pearson[1]在生理學(xué)研究中用于分析數(shù)據(jù)及建立數(shù)理模型,通過對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解[2],獲得數(shù)據(jù)的主成分與權(quán)值�，F(xiàn)PCA已用于地理、生物、經(jīng)濟(jì)、數(shù)理統(tǒng)計等眾多領(lǐng)域。奇異值分解理論由Beltrami提出,之后圍繞奇異值分解算法已有諸多研究[3],如文獻(xiàn)[4]提出的針對

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號：845977