使用奇异值分解算法的prony算法

资 源 简 介

使用奇异值分解算法的prony算法

详 情 说 明

Prony算法是一种用于信号处理的经典参数估计方法，它可以从采样数据中提取复指数成分的频率、幅值和相位信息。结合奇异值分解(SVD)的Prony算法显著提升了传统方法的稳定性和准确性。

传统Prony算法直接求解线性方程组时容易受噪声影响。改进后的SVD-Prony算法首先构建Hankel矩阵，通过SVD分解实现以下关键改进：

噪声抑制：SVD分解自动分离信号和噪声子空间，通过截断小奇异值有效滤除噪声干扰 模型阶数确定：通过观察奇异值衰减曲线，可以客观确定信号的实际阶数 数值稳定性：SVD分解避免直接求逆带来的数值不稳定性问题

该算法在电力系统振荡分析、机械故障诊断等领域有重要应用。其核心优势在于对噪声的鲁棒性，即使在低信噪比条件下仍能保持较好的参数估计精度。实施时需要注意Hankel矩阵维度的选择，这会影响计算效率和参数估计的准确性。