基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪 |
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作者姓名: | 吴雅静 马珺 |
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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,太原,030024 |
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基金项目: | 山西省青年科技研究基金项目,山西省青年科技研究基金项目 |
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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。
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关 键 词: | 混沌信号 降噪 自适应阈值 提升小波 粒子群算法(PSO) |
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