基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪

发布时间：2019-03-27 18:04

【摘要】：提升小波变换用于混沌信号降噪具有良好的效果,阈值选取与混沌信号降噪后信号的畸变具有紧密联系。为了提高混沌信号中提升小波的自适应能力,降低降噪后信号的畸变率,提出了一种基于提升小波和粒子群相结合的混沌信号降噪方法。该方法在对提升小波变换后的细节部分进行阈值处理时,采用阈值自适应选择方法,并结合粒子群算法全局搜索最优阈值。通过对Colpitts模型进行仿真分析,与标准的软阈值降噪相比,能更好地对混沌信号降噪,并且降噪后信号失真度较小,具有很好的应用价值。
[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.
【作者单位】： 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室;
【基金】：山西省青年科技研究基金项目(2012021013-2);山西省青年科技研究基金项目(2011021017)
【分类号】：TN911.7;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2448413