PCA与SVD信号处理效果相似性与机理分析

摘要：

将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)用于信号处理,并与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法比较.分析总结PCA及SVD信号处理原理,提出基于PCA的特征值差分谱理论用于信号消噪.结果表明,PCA与SVD的处理效果较相似,相似性原因为原始矩阵右奇异向量即为协方差矩阵特征向量.SVD较PCA的重构误差小,因SVD无需计算协方差矩阵,可避免舍入误差产生.

关键词：主成分分析、奇异值分解、消噪、相似性、误差

所属期刊栏目：35

分类号：TN91117;TH16513

资助基金：国家自然科学基金项目51375178;广东省自然科学基金项目S2012010008789

在线出版日期：2016-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17