基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
该文介绍了奇异值分解检测信号的原理,研究了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的奇异值分布特性,提出了相邻奇异值增量的概念,并根据瞬变信号和噪声相邻奇异值增量的不同,区分信号与噪声。在此基础上,提出了自适应选择主奇异值个数的奇异值分解检测瞬变信号的方法,并给出该方法检测瞬变信号的具体流程。仿真结果表明,与传统奇异值分解相比,该方法检测微弱瞬变信号更准确。
推荐文章
磁异常信号奇异值分解的随机共振检测方法
水下目标
磁偶极子
奇异值分解
随机共振
磁异常信号检测
NMF和增强奇异值分解的自适应零水印算法
非负矩阵分解
增强奇异值分解
Arnold变换
logistic映射
天牛须优化算法
基于奇异值分解的自混合干涉信号降噪方法
光反馈
自混合干涉
奇异值分解
降噪
OFSMI信号
条纹计数法
基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法
遗传算法
奇异值分解
K-medoids聚类算法
有效奇异值
信号去噪
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 自适应奇异值分解瞬变信号检测研究
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 信号检测 瞬变信号 自适应奇异值分解 奇异值增量
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 583-588
页数 6页 分类号 TN911.23
字数 3314字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1146.2013.00649
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 双凯 中国石油大学北京地球物理与信息工程学院 15 92 6.0 9.0
2 徐彦凯 中国石油大学北京地球物理与信息工程学院 5 31 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (50)
共引文献  (31)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (10)
同被引文献  (40)
二级引证文献  (18)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2008(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2009(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
2010(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2011(5)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(1)
2012(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2016(5)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(2)
2017(7)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(3)
2018(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
2019(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
信号检测
瞬变信号
自适应奇异值分解
奇异值增量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导