基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法

• 作者: 李刚 李强 郑顾平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 遗传算法 奇异值分解 K-medoids聚类算法 有效奇异值 信号去噪
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2281-2285
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.08.009

摘要

针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵(Hankel矩阵)结构的确定,以及有效奇异值的选择两个关键问题,提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法.首先,利用原始信号构造Hankel矩阵,运用遗传算法对矩阵结构进行优化,然后对含噪声信息的矩阵进行奇异值分解,最后通过K-medoids聚类算法确定有效奇异值个数,对有效奇异值和其对应的向量进行奇异值分解反变换,还原原始信号,达到去噪目的.通过仿真实验并与小波包变换、小波变换以及传统快速傅氏变换(FFT)去噪方法相比较,结果表明该算法具有良好的去噪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑顾平	华北电力大学控制与计算机工程学院	41	190	6.0	12.0
2	李强	华北电力大学控制与计算机工程学院	20	271	7.0	16.0
3	李刚	华北电力大学控制与计算机工程学院	45	490	13.0	21.0