检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黄显高[1] 徐健学[1] 何岱海[1] 夏军利[2] 吕泽均[3]
机构地区:[1]西安交通大学非线性动力学所,西安710049 [2]空军电讯工程学院,西安710071 [3]重庆大学应用数学系,重庆630044
出 处:《物理学报》1999年第10期1810-1817,共8页Acta Physica Sinica
基 金:陕西省自然科学基金;国家自然科学基金;西安交通大学博士基金
摘 要:应用小波多尺度分解算法进行噪声减缩,从混沌背景中分离周期信号、噪声及其他混沌信号.小波多尺度分解算法能够区分不同尺度的信号是利用小波变换在时、频两域具有突出信号局部特征的能力以及小波变换是一线性变换的特点.提出的方法仅利用信号的尺度特性,克服了先前的噪声减缩要知道产生混沌信号的数学模型,并且要求叠加在混沌背景中的其他信号的幅度相对混沌背景信号的幅度很小的假定.给出了从 Lorenz 混沌背景中提取正弦信号、白噪声和 Chua’s 电路产生的混沌信号的计算机模拟结果.We apply the wavelet multiscaling decomposition algorithm,which has been developed for noise reduction,to the extraction of periodic signal,noise and other chaotic signal from chaotic background.This algorithm utilizes the characteristic that wavelet transform has an outstanding local feature in time\|frequency domains and it is a linear transform.Therefore it can distinguishes signals with different scales.In contrast to the previous methods our method uses the feature of signal scales and dose not demand restrictive assumptions that we must know the mathematical model of the chaotic background and that the amplitude of signal is smaller than that of the chaotic background.The results of computer simulation are given for extracting the sine signal,white noises (distributed uniformly or in Gaussion shape) and Chua's chaotic signal from Lorenz chaotic background. PACC: 0545; 0540
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