[发明专利]基于改进SVD降噪和Prony的低频振荡主导模式辨识方法有效
| 申请号： | 201710084322.2 | 申请日： | 2017-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN106845010B | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 王德林;潘志豪;郭成;马宁宁;康积涛 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李林合;李蕊 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进SVD降噪和Prony的低频振荡主导模式辨识方法，其包括根据输入信号和基本不等式原理，构造出SDV算法中矩阵行数和矩阵列数具有最大乘积的Hankel矩阵；根据输入信号，绘制其信噪比曲线，并对信噪比曲线进行分析，确定最佳有效奇异值阶次；根据最佳有效奇异值阶次对Prony算法中的辨识阶次进行选择，确立最佳辨识阶次；利用具有Hankel矩阵和最佳有效奇异值阶次的SVD算法对输入信号进行处理，得到降噪信号；通过具有最佳辨识阶次的Prony算法对降噪信号进行分析，辨识低频振荡主导模式；该基于改进SVD降噪和Prony的低频振荡主导模式辨识方法具有噪声抑制能力强，辨识精度和准确度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 svd prony 低频 振荡 主导 模式 辨识 方法 | ||
【主权项】：
一种基于改进SVD降噪和Prony的低频振荡主导模式辨识方法，其特征在于，包括：S1、根据输入信号和基本不等式原理，构造出SDV算法中矩阵行数和矩阵列数具有最大乘积的Hankel矩阵；S2、根据所述输入信号，绘制其信噪比曲线，并对所述信噪比曲线进行分析，确定最佳有效奇异值阶次；S3、根据所述最佳有效奇异值阶次对Prony算法中的辨识阶次进行选择，确立最佳辨识阶次；S4、利用具有所述Hankel矩阵和最佳有效奇异值阶次的SVD算法对输入信号进行处理，得到降噪信号；S5、通过具有最佳辨识阶次的Prony算法对降噪信号进行分析，辨识低频振荡主导模式。
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