摘要：在奇异值分解（singularvaluedecomposition，SVD）中提出了一种矩阵递推构造和分解算法，利用SVD实现了一种类似于小波包的信号分解方式，称之为多分辨SVD包．推导了多分辨SVD包的分解和重构算法，并提出一种用二维数组来存储这种包的三维数据的方法，避免了对内存的浪费．实例结果表明，这种包对信号的微弱变化具有优良的检测能力，其检测结果无幅值和相位失真，并能精确定位微弱变化的位置，这种包也能有效提取复杂信号中的弱故障特征，在这两方面均明显优于小波包的处理结果．

关键词：奇异值分解 多分辨svd包 小波包 分解与重构 信号处理 

单位：华南理工大学机械与汽车工程学院; 广东广州510640