一种基于尺度空间的稀疏分解优化算法

    公开(公告)号:CN114936578A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210570407.2

    申请日:2022-05-24

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于尺度空间的稀疏分解优化算法,包括如下步骤:步骤1:确定待分解信号的模态阶次:用待分解信号构造Hankel矩阵,然后求出构造的Hankel矩阵的秩r,待分解信号的模态阶次即为步骤2:求出待分解信号的频谱;步骤3:使用高斯核函数对待分解信号的频谱进行卷积计算,得到待分解信号频谱的尺度空间,选出尺度空间中卷积计算得到频率峰值数量与待分解信号模态阶次相同的频谱;步骤4:按照所选出的频谱对待分解信号分段进行频带划分,按照频带划分结果分段依次进行稀疏分解;步骤5:得到待分析信号基于尺度空间的Laplace基稀疏分解的各分量信号。本发明提高了算法的识别精度与运算效率。