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特征矩阵构造方法在高速列车故障诊断中的应用

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:2.08 MB | 2018-02-24

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　　基于二维特征矩阵的二维特征融合（ 2DFF）方法——二维主成分分析法能够降低特征矩阵的维数，达到特征融合的目的，但该方法仅在特征向量维数相近的情况下效果较好。传统2DFF特征矩阵构造方法需要在每个特征向量后补0以形成二维特征矩阵，在特征向量维数相差较大时补0个数较多，破坏原始特征向量属性，使最终识别率降低。针对该问题，提出一种基于奇异值分解（ SVD）的二维特征矩阵构造方法，该方法将所有特征向量首尾相接组合成一维特征向量，利用SVD的分解特性，在保持特征信号相位不变的情况下，将一维综合特征向量分解成二维特征矩阵，避免大量补0导致信号特性的改变。实验结果表明，该方法在各特征向量维数相差较大的情况下，可获得比在向量后直接补0的特征矩阵构造方法更高的识别率。

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