【摘 要】
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在对振动信号处理过程中，由于环境噪声等因素的影响，会使得信号产生畸变，影响分析结果。传统奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）在进行振动信号处理时，可以分离出振动信号的趋势项和周期项，但是仍然存在信号相位移动和奇异值突变的现象。针对该问题，提出了一种基于M-K检验和最小二乘法的SSA改进算法。首先，通过对原始数据两端添加一定长度的伪数据，修正和消除了SSA重构
【基金项目】
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青海省应用基础研究计划（2020-ZJ-724）；
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在对振动信号处理过程中，由于环境噪声等因素的影响，会使得信号产生畸变，影响分析结果。传统奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）在进行振动信号处理时，可以分离出振动信号的趋势项和周期项，但是仍然存在信号相位移动和奇异值突变的现象。针对该问题，提出了一种基于M-K检验和最小二乘法的SSA改进算法。首先，通过对原始数据两端添加一定长度的伪数据，修正和消除了SSA重构后的信号相位移动现象。对奇异值进行最小二乘法拟合，降低奇异值突变的程度。然后，经M-K趋势项检验，根据统计值自适应选择最优分组重构阶次，获取能量占比高的奇异值，提高信号降噪能力。实验结果表明，相比于传统SSA和其他一些改进SSA算法，基于M-K检验和最小二乘法的SSA改进算法在振动信号降噪处理能力上有明显的优势，信号质量得到了改善，有利于准确获取振动体的振动频率等参数。
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