發(fā)布時(shí)間：2018-01-04 22:13

  本文關(guān)鍵詞：基于局域線(xiàn)性法和卡爾曼濾波的強(qiáng)混沌背景下正弦信號(hào)恢復(fù)的混合算法　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年04期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：本文提出一種局域線(xiàn)性-周期圖檢測(cè)-卡爾曼濾波混合算法LL-P-KF,用來(lái)恢復(fù)強(qiáng)混沌背景下正弦信號(hào).首先,建立混沌信號(hào)的一步預(yù)測(cè)模型;然后,利用周期圖檢測(cè)潛在周期;最后,應(yīng)用卡爾曼濾波從誤差中恢復(fù)正弦信號(hào).仿真實(shí)驗(yàn)表明該混合算法具有較好的恢復(fù)效果.
[Abstract]:In this paper, a hybrid algorithm LL-P-KF is proposed to restore sinusoidal signal in strong chaotic background. Firstly, a one-step prediction model of chaotic signal is established. Then, the latent period is detected by using the periodic graph. Finally, the sinusoidal signal is recovered from the error by Kalman filter, and the simulation results show that the hybrid algorithm has a good recovery effect.
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.11471060) 重慶市科委基礎(chǔ)與前沿研究項(xiàng)目(No.cstc2014jcyjA40003)
【分類(lèi)號(hào)】：TN713;TN911.7
【正文快照】： 檢測(cè)方法.如:Leung[1]利用混沌信號(hào)的幾何特性,利1引言用最小相空間體積法估計(jì)嵌入在混沌噪聲中AR模型二十一世紀(jì)的現(xiàn)代科學(xué)研究是建立在大量信息的參數(shù)的方法;Short[2~4]利用混沌預(yù)測(cè)的方法從混沌通基礎(chǔ)上的,而信息往往受到噪聲的干擾,且可能是強(qiáng)混信系統(tǒng)中提取信號(hào)的方法;Br

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6 楊波;混沌信號(hào)的濾波及其在混沌調(diào)制通信系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];西南大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：1380320