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针对传统的基于奇异值分解的不相关源数估计方法中,由于数据获取误差和谱估计误差及其不确定性所导致的问题,提出一种基于奇异值分解的聚类源数估计新方法.该方法借鉴聚类分析思想,克服了原方法中阈值选择的困难,并可同时优化各奇异值聚类的类内及类间分散度.实验结果证明了该方法可以自动实现奇异值量值的正确划分,从而非监督式地估计一个复杂机械系统中的不相关源数.