PRANK：基于奇异值的数值响应数据噪声滤波用于实验动力学
信号处理
2024-07-24 v3
摘要
高质量的测量是成功应用结构动力学实验技术的关键。噪声和干扰会显著扭曲数据中存储的信息，如果不加以妥善处理，可能导致错误的发现和误导的预测。噪声滤除常用技术依赖于将数据分解为按显著性程度排序的奇异分量。丢弃低价值贡献有助于清理数据并移除伪影。本文提出了 PRANK，这是一种基于奇异值的数值响应振动数据滤波重构方法。PRANK 集成了主响应函数（Principal Response Functions）和 Hankel 滤波动作的效果，结果是对系统极点和零点进行改进的数据重构。该提出的公式在解析和数值示例中进行了测试，展示了其鲁棒性、效率和通用性。PRANK 可与时序数据和频率数据一起工作。应用于噪声的全场相机测量时，该滤波器实现了卓越的性能，表明其在各种振动分析中的识别任务和应用具有潜力。
引用
@article{arxiv.2405.07578,
title = {PRANK: a singular value based noise filtering of multiple response datasets for experimental dynamics},
author = {Francesco Trainotti and Steven W. B. Klaassen and Tomaz Bregar and Daniel J. Rixen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07578},
year = {2024}
}