基于奇异值分解和Savitzky-Golay滤波器的信号降噪方法

摘要：

为降低信号中噪声的干扰,将奇异值分解(SVD)理论和Savitzky-Golay滤波器相结合提出了一种新的降噪方法.该方法首先分析了信号负熵随信噪比变化的规律,而后通过将负熵作为降噪效果的评估参数,确定了SVD降噪过程中构造的Hankel矩阵的最优维数;其次采用Savitzky-Golay滤波器对用于重构信号的奇异值进行了平滑滤波处理,并分析了Savitzky-Golay滤波器结构对降噪效果的影响,最后通过定义误差函数确定了Savitzky-Golay滤波器的最优结构.将该方法应用于线性调频信号和多成分周期信号的降噪实验,结果表明:基于SVD和Savitzky-Golay滤波器的降噪方法能有效降低噪声干扰,是一种有效的信号降噪方法.

关键词：降噪、奇异值分解、负熵、Savitzky-Golay滤波器、Hankel矩阵

所属期刊栏目：35

分类号：TN911.4

资助基金："十二五"装备预先研究项目51325010602;河北省自然科学基金资助项目E2015506004

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3004-3007,3012