混沌信号的自适应去噪方法研究

论文摘要

混沌理论已在保密通信、生物医疗、化工生产等领域得到广泛应用。然而在实际应用中,受各种主观及客观因素的影响,实测混沌信号通常都受到噪声污染。噪声的存在令混沌信号的特征被掩盖,这使得混沌理论的研究和混沌理论在各个领域中的应用都受到不同程度的限制,因此开展混沌信号噪声抑制研究具有重要的实际应用价值和理论意义。本文对混沌信号去噪问题进行了深入研究,对现有方法中存在的问题提出了解决方案,具体内容概括为如下两个部分:（1）针对混沌信号协同滤波去噪方法中存在的参数优化问题,考虑到最优滤波参数的选取受到信号特征、采用频率和噪声水平的影响,基于排列熵提出了一种混沌信号自适应协同滤波噪声抑制方法。该方法首先选取不同参数对含噪混沌信号进行降噪,然后采用排列熵算法对降噪后的信号进行复杂度刻画,选取最小排列熵所对应的滤波参数为最优滤波参数,从而实现滤波参数的优化。仿真实验表明,所提出的方法在不同信号特征、采样频率和噪声水平下能对各滤波参数自动最优化,提高了混沌信号协同滤波去噪方法的自适应性。（2）针对基于经验模态分解的区间阈值降噪方法中存在模态混叠、阈值选取困难、信噪比提升有限等问题,提出了一种基于改进型经验模态分解的过零尺度阈值降噪方法,该方法采用过零尺度阈值,利用杜宾-瓦特森（Durbin–Watson,DW）统计量对不同阈值去噪后信号残差的相关性进行分析求出最佳阈值,提高了降噪方法的自适应性。该方法首先采用改进型经验模态分解对含噪混沌信号进行分解,然后选取不同阈值对分解得到的固有模态函数进行过零尺度阈值降噪处理,并求解各阈值去噪后对应信号残差的DW值,选取与高斯白噪声DW值最接近的信号残差DW值所对应的阈值为最优阈值,使用最优阈值对含噪混沌信号降噪获得最终的降噪信号。将混沌信号、心电信号以及太阳黑子信号作为测试信号对所提方法的降噪性能进行了验证,仿真实验表明所提方法有效解决了基于经验模态分解的区间阈值降噪方法中存在模态混叠、阈值选取困难的问题,获得了良好的自适应性和更高的信噪比。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 本文主要内容及结构
• 第2章 混沌基本理论
•   2.1 引言
•   2.2 混沌概述
•     2.2.1 混沌的定义
•     2.2.2 混沌的基本特征
•   2.3 经典混沌系统
•     2.3.1 连续混沌系统
•     2.3.2 离散混沌系统
•   2.4 混沌时间序列判别方法
•     2.4.1 Lyapunov指数
•     2.4.2 Poincare截面
•     2.4.3 功率谱分析法
• 第3章 基于协同滤波的混沌信号噪声抑制
•   3.1 引言
•   3.2 非局部均值滤波原理
•   3.3 块匹配三维滤波原理
•   3.4 基于协同滤波的混沌信号自适应噪声抑制算法
•     3.4.1 算法原理
•     3.4.2 基于排列熵的参数优化
•   3.5 仿真实验及分析
•   3.6 本章小结
• 第4章 基于经验模态分解的混沌信号噪声抑制
•   4.1 引言
•   4.2 经验模态分解
•     4.2.1 EMD基本原理
•     4.2.2 EEMD基本原理
•     4.2.3 CEEMD基本原理
•     4.2.4 CEEMDAN基本原理
•     4.2.5 ICEEMD基本原理
•   4.3 基于ICEEMD过零尺度阈值的混沌信号自适应噪声抑制算法
•   4.4 仿真实验及分析
•     4.4.1 混沌信号降噪实验
•     4.4.2 心电信号降噪实验
•     4.4.3 太阳黑子信号降噪实验
•   4.5 本章小结
• 第5章 总结与展望
•   5.1 总结
•   5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果和参与的科研项目

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 周泽权

导师: 王梦蛟

关键词: 混沌信号,去噪,协同滤波,经验模态分解,自适应滤波

来源: 湘潭大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,电信技术

单位: 湘潭大学

分类号: O415.5;TN911.4

DOI: 10.27426/d.cnki.gxtdu.2019.000494

总页数: 63

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