信号的多向主元分析及异常特征的可视化处理
将原始信号按照一定规律进行重新组合,构成多向数据矩阵,利用多向主元分析方法将数据投影到主成分空间,实现信号的多层次分解.将分解后包含有异常特征信息的成分放大后进行信号重构,实现了信号异常特征的可视化处理.对人脸RGB图像及某模拟电路的一维输出信号进行了处理.结果表明,这种处理方法可很好地实现异常特征的空/时域定位及可视化重构,重构出的图像可更好地显示皮肤纹理特征,重构出的一维信号则可更突出地反映原始信号中干扰信号的位置及时域特征。
信号分析 多向主元分析 异常特征 可视化处理
魏玉淼 董永贵
清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室 北京100084
国内会议
太原
中文
771-775
2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）