ssa去噪MATLAB

SSA (Singular Spectrum Analysis) 是一种基于奇异值分解的信号处理方法，可以用于去噪。在MATLAB中，可以使用奇异值分解命令svd来实现SSA去噪。

首先，将含噪信号分解成多个子序列，每个子序列代表了不同的频率成分。然后，对每个子序列进行奇异值分解，得到其奇异值矩阵。根据奇异值的大小，可以选择保留较大的奇异值，而抛弃较小的奇异值。最后，将保留的奇异值矩阵与相应的奇异向量矩阵相乘，得到去噪后的信号。

以下是一个MATLAB代码示例，展示了如何使用奇异值分解进行SSA去噪：

% 读取含噪信号
noisy_signal = load('noisy_signal.mat');

% 设置子序列长度
L = 100;

% 构建Hankel矩阵
H = hankel(noisy_signal(1:L), noisy_signal(L:end));

% 对Hankel矩阵进行奇异值分解
\[U, S, V\] = svd(H);

% 选择保留的奇异值个数
k = 10;

% 保留较大的奇异值
S(k+1:end, :) = 0;

% 重构去噪后的信号
denoised_signal = U * S * V';

% 绘制原始信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(noisy_signal);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(denoised_signal);
title('去噪后的信号');

在这个示例中，我们首先读取了含噪信号，并设置了子序列的长度。然后，通过构建Hankel矩阵，将含噪信号分解成多个子序列。接下来，对Hankel矩阵进行奇异值分解，并选择保留的奇异值个数。最后，通过乘以相应的奇异向量矩阵，重构得到去噪后的信号。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [奇异值分解去噪matlab](https://blog.csdn.net/weixin_39814960/article/details/116002799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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