【摘要】：提升小波變換用于混沌信號降噪具有良好的效果,閾值選取與混沌信號降噪后信號的畸變具有緊密聯(lián)系。為了提高混沌信號中提升小波的自適應(yīng)能力,降低降噪后信號的畸變率,提出了一種基于提升小波和粒子群相結(jié)合的混沌信號降噪方法。該方法在對提升小波變換后的細節(jié)部分進行閾值處理時,采用閾值自適應(yīng)選擇方法,并結(jié)合粒子群算法全局搜索最優(yōu)閾值。通過對Colpitts模型進行仿真分析,與標(biāo)準(zhǔn)的軟閾值降噪相比,能更好地對混沌信號降噪,并且降噪后信號失真度較小,具有很好的應(yīng)用價值。
[Abstract]:Lifting wavelet transform has a good effect on chaotic signal de-noising, and the threshold selection is closely related to the signal distortion after chaotic signal de-noising. In order to improve the adaptive ability of lifting wavelet in chaotic signal and reduce the distortion rate of de-noising signal, a chaotic signal denoising method based on the combination of lifting wavelet and particle swarm is proposed. In this method, the threshold adaptive selection method is used to deal with the details of lifting wavelet transform, and the particle swarm optimization algorithm is used to search the optimal threshold globally. Through the simulation analysis of Colpitts model, compared with the standard soft threshold de-noising, the chaotic signal can be de-noised better, and the signal distortion after de-noising is smaller, which has a good application value.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)新型傳感器與智能控制教育部重點實驗室;
【基金】：山西省青年科技研究基金項目(2012021013-2);山西省青年科技研究基金項目(2011021017)
【分類號】：TN911.7;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2448413