受污染混沌信号的协同滤波降噪

摘要：

根据混沌吸引子的自相似分形特性,提出了一种利用协同滤波重构受污染混沌信号的降噪算法.所设计的降噪算法通过对相似片段的分组将一维混沌信号的降噪转化为一个二维联合滤波问题;然后,在二维变换域用阈值法衰减噪声;最后,通过反变换获得原始信号的估计.由于分组中的相似片段具有良好的相关性,与直接在一维变换域做阈值降噪相比,分组的二维变换能获得原信号更稀疏的表示,更好地抑制噪声.仿真结果表明,该算法对原始混沌信号的重构精度和信噪比的提升都优于小波阈值、局部曲线拟合等现有的混沌信号降噪方法,对相图的还原质量也更好.

关键词：混沌信号、协同滤波、噪声抑制

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资助基金：国家自然科学基金61372008;广东省科技计划项目批准号:2015B010101006,2014A010103014资助的课题.Project supported by the National Natural Science Foundation of ChinaGrant 61372008;the Science and Technology Planning Project of Guangdong Province,ChinaGrant .2015B010101006,2014A010103014

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：258-264