混沌是一種貌似隨機(jī)的無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng),是指不外加隨機(jī)因素的確定性系統(tǒng)中所產(chǎn)生的內(nèi)秉隨機(jī)行為�；煦缋碚撛诒Ｃ芡ㄐ�、圖像加密、微弱信號(hào)檢測(cè)和生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。通常實(shí)際觀測(cè)到的混沌信號(hào)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(guān)聯(lián)維和Kolmogorov熵等不變系統(tǒng)參數(shù)的計(jì)算變得十分困難甚至不可能,而且使混沌吸引子本身的內(nèi)在性質(zhì)被破壞,這使得混沌理論在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用變得十分困難。因此開(kāi)展混沌信號(hào)噪聲抑制的研究具有重要的意義。本文以混沌信號(hào)的噪聲抑制技術(shù)為研究?jī)?nèi)容,研究目的是針對(duì)目前混沌信號(hào)噪聲抑制方法中存在的問(wèn)題提出相應(yīng)的解決方案。主要內(nèi)容包括以下三個(gè)部分:(1)針對(duì)非線性自適應(yīng)混沌信號(hào)噪聲抑制算法中存在的參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,提出了一種參數(shù)優(yōu)化的混沌信號(hào)自適應(yīng)噪聲抑制算法,該算法利用混沌信號(hào)和噪聲相關(guān)性的區(qū)別提出一個(gè)新的判決參數(shù)殘差自相關(guān)度,首先采用不同窗長(zhǎng)對(duì)含噪混沌信號(hào)進(jìn)行噪聲抑制,然后計(jì)算每個(gè)窗長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的殘差自相關(guān)度,最后通過(guò)對(duì)最小殘差自相關(guān)度所對(duì)應(yīng)的窗長(zhǎng)進(jìn)行一定比例收縮實(shí)現(xiàn)窗長(zhǎng)的最優(yōu)化。仿真結(jié)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...

【文章頁(yè)數(shù)】：138 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 混沌信號(hào)噪聲抑制技術(shù)存在的主要問(wèn)題
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 混沌基本理論
    2.1 引言
    2.2 混沌的基本特征
    2.3 混沌的刻畫(huà)
        2.3.1 Lyapunov特征指數(shù)
        2.3.2 分?jǐn)?shù)維
        2.3.3 混沌吸引子與龐加萊截面
        2.3.4 遞歸圖
    2.4 典型混沌系統(tǒng)
        2.4.1 典型連續(xù)混沌系統(tǒng)
        2.4.2 典型離散混沌系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于局部最小二乘多項(xiàng)式擬合的混沌信號(hào)自適應(yīng)噪聲抑制
    3.1 引言
    3.2 最小二乘多項(xiàng)式擬合原理
    3.3 一種參數(shù)優(yōu)化的混沌信號(hào)自適應(yīng)噪聲抑制算法
        3.3.1 噪聲抑制原理
        3.3.2 濾波參數(shù)優(yōu)化
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.1 參數(shù)優(yōu)化效果分析
        3.4.2 噪聲抑制性能分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論在混沌信號(hào)噪聲抑制中的應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理
        4.2.1 基本經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理
        4.2.2 總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理
        4.2.3 完整總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理
    4.3 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論的部分重構(gòu)噪聲抑制算法
        4.3.1 基本部分重構(gòu)噪聲抑制算法
        4.3.2 改進(jìn)部分重構(gòu)噪聲抑制算法
        4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    4.4 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論的區(qū)間閾值噪聲抑制算法
        4.4.1 基本區(qū)間閾值噪聲抑制算法
        4.4.2 改進(jìn)區(qū)間閾值噪聲抑制算法
        4.4.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    4.5 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論的過(guò)零尺度閾值噪聲抑制算法
        4.5.1 過(guò)零尺度閾值噪聲抑制算法
        4.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于非局部均值的混沌映射噪聲抑制
    5.1 引言
    5.2 非局部均值基本原理
        5.2.1 非局部均值算法
        5.2.2 非局部均值快速算法
    5.3 基于非局部均值的混沌映射噪聲抑制算法
        5.3.1 算法原理
        5.3.2 濾波參數(shù)選取
    5.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        5.4.1 KF基本原理
        5.4.2 相空間估計(jì)投影法基本原理
        5.4.3 各種算法噪聲抑制性能比較與分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號(hào)：3749223