混沌信号的噪声抑制研究

发布时间：2023-02-25 21:25

　　混沌是一种貌似随机的无规则运动,是指不外加随机因素的确定性系统中所产生的内秉随机行为。混沌理论在保密通信、图像加密、微弱信号检测和生物医学等领域有着广泛的应用前景。通常实际观测到的混沌信号都不同程度受到噪声的污染,噪声的出现不仅使得Lyapunov指数、关联维和Kolmogorov熵等不变系统参数的计算变得十分困难甚至不可能,而且使混沌吸引子本身的内在性质被破坏,这使得混沌理论在相关领域的应用变得十分困难。因此开展混沌信号噪声抑制的研究具有重要的意义。本文以混沌信号的噪声抑制技术为研究内容,研究目的是针对目前混沌信号噪声抑制方法中存在的问题提出相应的解决方案。主要内容包括以下三个部分:(1)针对非线性自适应混沌信号噪声抑制算法中存在的参数优化问题,提出了一种参数优化的混沌信号自适应噪声抑制算法,该算法利用混沌信号和噪声相关性的区别提出一个新的判决参数残差自相关度,首先采用不同窗长对含噪混沌信号进行噪声抑制,然后计算每个窗长对应的残差自相关度,最后通过对最小残差自相关度所对应的窗长进行一定比例收缩实现窗长的最优化。仿真结果表明原有算法随着影响滤波参数的条件的改变参数优化性能明显降低,而新...

【文章页数】：138 页

【学位级别】：博士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 混沌信号噪声抑制技术存在的主要问题
    1.4 本文的主要研究内容和组织结构
第二章 混沌基本理论
    2.1 引言
    2.2 混沌的基本特征
    2.3 混沌的刻画
        2.3.1 Lyapunov特征指数
        2.3.2 分数维
        2.3.3 混沌吸引子与庞加莱截面
        2.3.4 递归图
    2.4 典型混沌系统
        2.4.1 典型连续混沌系统
        2.4.2 典型离散混沌系统
    2.5 本章小结
第三章 基于局部最小二乘多项式拟合的混沌信号自适应噪声抑制
    3.1 引言
    3.2 最小二乘多项式拟合原理
    3.3 一种参数优化的混沌信号自适应噪声抑制算法
        3.3.1 噪声抑制原理
        3.3.2 滤波参数优化
    3.4 仿真实验与分析
        3.4.1 参数优化效果分析
        3.4.2 噪声抑制性能分析
    3.5 本章小结
第四章 经验模态分解理论在混沌信号噪声抑制中的应用
    4.1 引言
    4.2 经验模态分解原理
        4.2.1 基本经验模态分解原理
        4.2.2 总体平均经验模态分解原理
        4.2.3 完整总体平均经验模态分解原理
    4.3 基于经验模态分解理论的部分重构噪声抑制算法
        4.3.1 基本部分重构噪声抑制算法
        4.3.2 改进部分重构噪声抑制算法
        4.3.3 仿真实验与分析
    4.4 基于经验模态分解理论的区间阈值噪声抑制算法
        4.4.1 基本区间阈值噪声抑制算法
        4.4.2 改进区间阈值噪声抑制算法
        4.4.3 仿真实验与分析
    4.5 基于经验模态分解理论的过零尺度阈值噪声抑制算法
        4.5.1 过零尺度阈值噪声抑制算法
        4.5.2 仿真实验与分析
    4.6 本章小结
第五章 基于非局部均值的混沌映射噪声抑制
    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声抑制算法
        5.3.1 算法原理
        5.3.2 滤波参数选取
    5.4 仿真实验与分析
        5.4.1 KF基本原理
        5.4.2 相空间估计投影法基本原理
        5.4.3 各种算法噪声抑制性能比较与分析
    5.5 本章小结
结论与展望
    结论
    展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：3749223