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基于双提升小波的自适应混沌信号降噪
引用本文:刘云侠,杨国诗,贾群. 基于双提升小波的自适应混沌信号降噪[J]. 电子学报, 2011, 39(1): 13-17
作者姓名:刘云侠  杨国诗  贾群
作者单位:淮南师范学院计算机与信息工程系,安徽淮南 232038
基金项目:淮南师范学院青年科学研究项目(No.2010QNL15)
摘    要:根据信号和噪声的特性不同,本文提出了一种基于双提升小波的自适应混沌信号降噪方法.该方法结合奇异谱和梯度下降算法,分别对双提升小波变换后的近似部分和细节部分进行了分析.一方面,奇异谱分析更大程度的去除了代表噪声的较小奇异值;另一方面,神经网络对非线性阈值的自学习,实现了小波系数的自适应选取,提高了信号的定位精度.通过对Lorenz模型和月太阳黑子时序进行仿真,证实了本文所提方法能够对实际观测的混沌信号进行有效的降噪.

关 键 词:双提升小波  奇异谱分析  梯度下降算法  混沌信号  降噪  
收稿时间:2009-11-14

Adaptive Noise Reduction for Chaotic Signals Based on Dual-Lifting Wavelet Transform
LIU Yun-xia,YANG Guo-shi,JIA Qun. Adaptive Noise Reduction for Chaotic Signals Based on Dual-Lifting Wavelet Transform[J]. Acta Electronica Sinica, 2011, 39(1): 13-17
Authors:LIU Yun-xia  YANG Guo-shi  JIA Qun
Affiliation:Department of Computer and Information Engineering,Huainan Normal University,Huainan,Anhui 232038,China
Abstract:According to different characteristics of chaotic signals and Gaussian noises,an adaptive noise reduction method is proposed based on dual-lifting wavelet.Singular spectrum analysis(SSA) and gradient decent algorithm are respectively used for the analysis of coarse approximation and detail information.The former removes smaller singular value representing noises in a greater degree,while the latter employed for the adaptive choice of wavelet coefficients further improves the positioning accuracy of signals....
Keywords:dual-lifting wavelet  singular spectrum analysis  gradient decent algorithm  chaotic signals  noise reduction  
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