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自己编写算法功率谱密度三种matlab实现方法.docx

为了实现有效奇异值的自动选择,提出了奇异值曲率谱方法。首先分析了Hankel矩阵方式下理想信号和噪声信号的奇异值特点,发现理想信号的奇异值曲线存在一个很大的转折点,噪声信号的奇异值曲线则很平坦。然后提出了奇异值曲率谱的概念,并利用它来描述含噪信号奇异值曲线的转折点情况,分析了曲率谱计算时需注意的问题。研究结果表明,根据曲率谱的最大峰值位置可以确定有效奇异值个数:如果奇异值曲线在曲率谱最大峰值的位置坐标k处是凸出的,则有效奇异值的个数为k;如果奇异值曲线在k处是凹进的,则有效奇异值的个数为k-1。利用此方法

基于matlab实现了输电断面识别的谱聚类方法，使用IEEE39节点系统进行了验证，效果较好，能够直接运行

给出了一种阈化处理激光散斑光强多灰度值分布(如256级灰度)的方法。采用此种处理方法, 激光散斑的功率谱强度随空间频率的分布保持不变, 而计算机存贮散斑图样所需的存贮空间可极大地减少。针对具体的圆形和环形散射屏引入的散斑图样, 采取使处理前后的功率谱偏差最小的方法, 找出了最佳的阈值。

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