ABSTRACT Hankelmatrisen av harmoniska signaler har den viktiga lågvärdiga egenskapen, baserat på vilken huvudkomponenterna (eller eigenvektorerna) extraherade från matrisen genom singular value decomposition (SVD) kunde appliceras för harmonisk signaldenoisering. SVD är dock tidskrävande, och kan till och med misslyckas med att konvergera när datamatrisen är för stor. För att övervinna SVD:s beräkningssvårigheter för big datasetet krävs dimensionsreduktion av matrisen, men det resulterar i en betydande minskning av signalintensiteten. I detta dokument föreslog vi en effektiv och robust denoiseringsmetod för harmoniska signaler med stora data. Först konstrueras övertonssignalens Hankelmatris och projiceras slumpmässigt på en lägre dimensionell subrymd med en Gaussisk matris. För det andra utförs SVD på matrisen med reducerad dimension för att extrahera viktiga eigenvectors, tillämpa vilken en jämn signal med förenklade kompositioner rekonstrueras från den ursprungliga bullriga signalen. För det tredje analyseras signaltröskeln för buller på den jämna signalen, sedan utförs en mjuk tröskelalgoritm för att erhålla ett denoiserat resultat från den ursprungliga bullriga signalen. Simuleringen och de experimentella resultaten har visat hur robust och effektiv denna metod är.
Singular value decomposition (SVD) REF kan få en låggradig approximationsmatris via matris sönderdelning, som kan tillämpas för signaldenoisering och big data mining.
Robust and Efficient Harmonics Denoising in Large Dataset Based on Random SVD and Soft Thresholding
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}