文献类型：期刊文章

作　　者：刘云侠[1] 杨国诗[1] 贾群[1]

机构地区：[1]淮南师范学院计算机与信息工程系,安徽淮南232038

出　　处：《电子学报》

基　　金：淮南师范学院青年科学研究项目(No.2010QNL15)

年　　份：2011

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：13-17

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20111413890617)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：TN911]