本文選題：非均勻采樣復(fù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解　切入點(diǎn)：噪聲輔助　出處：《物理學(xué)報(bào)》2014年17期

【摘要】：鑒于非均勻采樣復(fù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(NSBEMD)相對(duì)傳統(tǒng)分解方法的優(yōu)勢(shì)和噪聲的NSBEMD特性,提出了一種基于噪聲輔助NSBEMD的混沌信號(hào)自適應(yīng)降噪方法.該方法首先以含噪混沌信號(hào)和高斯白噪聲分別為實(shí)、虛部來(lái)構(gòu)造復(fù)數(shù)據(jù)并進(jìn)行NSBEMD,然后根據(jù)虛部各IMF的能量來(lái)估算實(shí)部各IMF中包含的噪聲能量,最后根據(jù)噪聲能量的估計(jì)值對(duì)實(shí)部IMF進(jìn)行奇異值分解(SVD)降噪.噪聲估計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了噪聲能量估計(jì)方法的可行性,而Lorenz信號(hào)和太陽(yáng)黑子月平均數(shù)的降噪實(shí)驗(yàn)則表明,相對(duì)于現(xiàn)有EMD降噪方法,本文方法能夠進(jìn)一步消除噪聲,更清晰地恢復(fù)出混沌吸引子的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu).
[Abstract]:In view of the advantages of empirical mode decomposition (EMD) of nonuniformly sampled complex data over traditional decomposition methods and the NSBEMD characteristics of noise, an adaptive noise reduction method for chaotic signals based on noise-assisted NSBEMD is proposed.In this method, the noisy chaotic signal and Gao Si white noise are used as real signal respectively, the imaginary part is used to construct the complex data and the NSBEMD is carried out, and then the noise energy contained in the real part IMF is estimated according to the energy of each IMF of the imaginary part.Finally, the singular value decomposition (SVD) of real part IMF is carried out according to the estimation of noise energy.The noise estimation experiment verifies the feasibility of the noise energy estimation method, while the noise reduction experiments of the Lorenz signal and the monthly mean of sunspots show that compared with the existing EMD denoising methods, the proposed method can further eliminate the noise.The topological structure of chaotic attractor is restored more clearly.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū);海軍航空工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61372027)資助的課題~~
【分類號(hào)】：TN911.4

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本文編號(hào)：1724455