基于双提升小波的自适应混沌信号降噪

• 作者: 刘云侠 杨国诗 贾群
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 13-17
• 分类号: TN911
• 字数: 3701字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾群	淮南师范学院计算机与信息工程系	36	96	5.0	8.0
2	刘云侠	淮南师范学院计算机与信息工程系	4	14	1.0	3.0
3	杨国诗	淮南师范学院计算机与信息工程系	31	97	6.0	8.0