本文關(guān)鍵詞：基于局域線性法和卡爾曼濾波的強混沌背景下正弦信號恢復的混合算法　出處：《電子學報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：本文提出一種局域線性-周期圖檢測-卡爾曼濾波混合算法LL-P-KF,用來恢復強混沌背景下正弦信號.首先,建立混沌信號的一步預測模型;然后,利用周期圖檢測潛在周期;最后,應用卡爾曼濾波從誤差中恢復正弦信號.仿真實驗表明該混合算法具有較好的恢復效果.
[Abstract]:In this paper, a hybrid algorithm LL-P-KF is proposed to restore sinusoidal signal in strong chaotic background. Firstly, a one-step prediction model of chaotic signal is established. Then, the latent period is detected by using the periodic graph. Finally, the sinusoidal signal is recovered from the error by Kalman filter, and the simulation results show that the hybrid algorithm has a good recovery effect.
【作者單位】： 重慶理工大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.11471060) 重慶市科委基礎(chǔ)與前沿研究項目(No.cstc2014jcyjA40003)
【分類號】：TN713;TN911.7
【正文快照】： 檢測方法.如:Leung[1]利用混沌信號的幾何特性,利1引言用最小相空間體積法估計嵌入在混沌噪聲中AR模型二十一世紀的現(xiàn)代科學研究是建立在大量信息的參數(shù)的方法;Short[2~4]利用混沌預測的方法從混沌通基礎(chǔ)上的,而信息往往受到噪聲的干擾,且可能是強混信系統(tǒng)中提取信號的方法;Br

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本文編號：1380320