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混沌信号自适应协同滤波去噪

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混沌信号协同滤波去噪算法充分利用了混沌信号的自相似结构特征,具有良好的信噪比提升性能.针对该算法的滤波参数优化问题,考虑到最优滤波参数的选取受到信号特征、采样频率和噪声水平的影响,为提高该算法的自适应性使其更符合实际应用需求,基于排列熵提出一种滤波参数自动优化准则.依据不同噪声水平的混沌信号排列熵的不同,首先选取不同滤波参数对含噪混沌信号进行去噪,然后计算各滤波参数对应重构信号的排列熵,最后通过比较各重构信号的排列熵,选取排列熵最小的重构信号对应的滤波参数为最优滤波参数,实现滤波参数的优化.分析了不同信号特征、采样频率和噪声水平情况下滤波参数的选取规律.仿真结果表明,该参数优化准则能在不同条件下对滤波参数进行有效的自动最优化,提高了混沌信号协同滤波去噪算法的自适应性.

混沌、去噪、协同滤波、自适应滤波

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国家自然科学基金61471310, 11747087;湖南省教育厅科学研究基金17C1530;湘潭大学自然科学基金批准号: 15XZX33资助的课题. Project supported by the National Natural Science Foundation of ChinaGrant . 61471310, 11747087;the Research Foundation of Education Bureau of Hunan Province, ChinaGrant 17C1530;the Natural Science Foundation of Xiangtan University, ChinaGrant 15XZX33

2018-04-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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