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摘要:
在二阶Volterra滤波预测器基础上,提出了一种用于低维混沌时间自适应预测的非线性自适应预测器.基于最小均方误差准则导出了一种NLMS类型的自适应算法来实时调整这种非线性滤波预测器的系数.仿真实验结果表明:这种线性化的非线性自适应滤波预测器能够有效地预测低维混沌时间序列,且它的模块化特征更易于VLSI电路实现,具有广泛的工程应用价值.
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文献信息
篇名 用于低维混沌时间序列预测的一种非线性自适应预测滤波器
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 混沌时间序列 Volterra自适应滤波预测器 非线性自适应预测
年,卷(期) 2001,(10) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 93-98
页数 6页 分类号 TN911.23
字数 3624字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-436X.2001.10.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖先赐 电子科技大学电子工程系 118 2490 28.0 46.0
2 张家树 电子科技大学电子工程系 11 641 9.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
混沌时间序列
Volterra自适应滤波预测器
非线性自适应预测
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
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