PCA与SVD信号处理效果相似性与机理分析
来源：振动与冲击杂志2016年第2期北京时间：
作者：聂振国，赵学智
单位：华南理工大学 机械与汽车工程学院，广州 510640
摘要：将主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)用于信号处理，并与奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)方法比较。分析总结PCA及SVD信号处理原理，提出基于PCA的特征值差分谱理论用于信号消噪。结果表明，PCA与SVD的处理效果较相似，相似性原因为原始矩阵右奇异向量即为协方差矩阵特征向量。SVD较PCA的重构误差小，因SVD无需计算协方差矩阵，可避免舍入误差产生。<br>
关键词：主成分分析；奇异值分解；消噪；相似性；误差
