自適應學習字典的信號稀疏表示方法及其在軸承故障診斷中的應用

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摘要：信號稀疏表示的過完備字典根據(jù)構(gòu)造方式分為解析字典和學習字典兩大類。解析字典結(jié)構(gòu)固定，自適應性差。構(gòu)建解析字典需要充分分析振動信號的振蕩特性，獲取充足的先驗知識。學習字典擺脫了先驗知識的桎梏，可以直接從信號中自適應地訓練學習出來，自適應性強。結(jié)合信號保真能力較好的廣義極小極大凹罰函數(shù)，提出了基于自適應學習字典的信號稀疏表示方法，改進了 K?SVD 算法中樣本訓練矩陣的構(gòu)造方式，減少了運算時間，并且利用軟閾值算法彌補了學習字典對噪聲抵抗性較差的缺點。（剩余17602字）