本文關鍵詞：混沌信號的噪聲抑制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華南理工大學》 2015年

混沌信號的噪聲抑制研究

王夢蛟  

【摘要】：混沌是一種貌似隨機的無規(guī)則運動,是指不外加隨機因素的確定性系統(tǒng)中所產生的內秉隨機行為�；煦缋碚撛诒Ｃ芡ㄐ�、圖像加密、微弱信號檢測和生物醫(yī)學等領域有著廣泛的應用前景。通常實際觀測到的混沌信號都不同程度受到噪聲的污染,噪聲的出現(xiàn)不僅使得Lyapunov指數(shù)、關聯(lián)維和Kolmogorov熵等不變系統(tǒng)參數(shù)的計算變得十分困難甚至不可能,而且使混沌吸引子本身的內在性質被破壞,這使得混沌理論在相關領域的應用變得十分困難。因此開展混沌信號噪聲抑制的研究具有重要的意義。本文以混沌信號的噪聲抑制技術為研究內容,研究目的是針對目前混沌信號噪聲抑制方法中存在的問題提出相應的解決方案。主要內容包括以下三個部分:(1)針對非線性自適應混沌信號噪聲抑制算法中存在的參數(shù)優(yōu)化問題,提出了一種參數(shù)優(yōu)化的混沌信號自適應噪聲抑制算法,該算法利用混沌信號和噪聲相關性的區(qū)別提出一個新的判決參數(shù)殘差自相關度,首先采用不同窗長對含噪混沌信號進行噪聲抑制,然后計算每個窗長對應的殘差自相關度,最后通過對最小殘差自相關度所對應的窗長進行一定比例收縮實現(xiàn)窗長的最優(yōu)化。仿真結果表明原有算法隨著影響濾波參數(shù)的條件的改變參數(shù)優(yōu)化性能明顯降低,而新算法給出了濾波參數(shù)最優(yōu)化的量化標準在不同條件下能實現(xiàn)濾波參數(shù)的自動最優(yōu)化。新算法具有更好的自適應性,更符合實際應用要求。(2)系統(tǒng)研究了基于經(jīng)驗模態(tài)分解理論的混沌信號噪聲抑制算法。針對部分重構算法中存在的信噪比提升能力有限的問題,提出了一種改進的部分重構算法,該算法利用完整總體平均經(jīng)驗模態(tài)分解方法對含噪混沌信號進行分解,利用殘差自相關度判定臨界內稟模態(tài)函數(shù),仿真結果表明新算法的噪聲抑制性能高于原算法。針對區(qū)間閾值算法中存在的自適應性降低的問題,提出了一種改進的區(qū)間閾值算法,該算法利用完整總體平均經(jīng)驗模態(tài)分解方法對含噪混沌信號進行分解,利用區(qū)間閾值準則對內稟模態(tài)函數(shù)進行平滑,仿真結果表明新算法的噪聲抑制性能和原算法接近,但新算法不需要進行預處理具有更好的自適應性。針對以模態(tài)單元為基本處理單元的混沌信號噪聲抑制算法中閾值選取困難的問題,提出了一種基于完整總體平均經(jīng)驗模態(tài)分解的過零尺度閾值混沌信號自適應噪聲抑制算法,該算法首先利用完整總體平均經(jīng)驗模態(tài)分解方法將含噪混沌信號進行分解得到各階內稟模態(tài)函數(shù),然后使用過零尺度閾值方法以不同的閾值進行噪聲抑制,依據(jù)不同閾值平滑后的信號殘差,利用德賓-沃森準則求出最佳閾值,使用最佳閾值進行噪聲抑制得到最終平滑信號。該算法有效解決了區(qū)間閾值算法中閾值難以確定的問題。仿真實驗驗證了該算法的有效性。(3)針對混沌映射的噪聲抑制問題,提出了一種基于非局部均值方法的混沌映射噪聲抑制算法。該算法參數(shù)設置簡單,具有良好的信噪比提升性能,且不要求已知系統(tǒng)先驗知識。仿真結果表明該算法的噪聲抑制性能優(yōu)于現(xiàn)有的相空間估計投影方法、擴展卡爾曼濾波方法和無先導卡爾曼濾波方法,對不同噪聲水平的混沌映射能進行有效的噪聲抑制。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.4
【目錄】：

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