论文研究-基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法.pdf
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。
文件下载
评论信息
其他资源
- Motive中文操作手册
- linux gcc离线依赖安装包
- c语言面试100题
- 椭圆曲线密码（ECC）算法实现源码（C++）
- 多变量反馈控制：分析与设计
- Python聚类分析应用（干货）(基于Python的聚类分析及其应用_庄怡雯.pdf)
- 计算机二级C语言视频（全国）
- c# 读取WORD的内容并显示在页面上
- protel常用芯片封装库，带3d封装
- 有关T-SQL的10个好习惯
- HiddenToolbox.rar
- haproxy.rar
- GUI—计算器.zip
- 通信干扰对齐算法误码率对比
- libogg.dll文件
- kinect 人脸识别2d
- 电大VB形考任务一答案
- C#编写的一个电影购票系统
- 俄罗斯方块c#代码
- EJB3.0——jsp网页调用实例
- FW150UH V2.0驱动程序20170805.zip （FAST无线网卡的驱动，可用于ndiswrapper）
- Advanced-REST-client_v3.3.1.3.crx
- 软件需求分析PPT资料整合pdf（有目录）
- 城市供水调度监控系统汇编_水源井、水厂、管网、加压泵站、排水泵站远程监控系统)
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明