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研究了利用混沌相变进行弱信号检测的理论及仿真试验.对基于Duffing振子初值敏感性检测弱信号的方法分析后指出,过渡过程会影响检测性能,提出一种改进的弱信号检测方法.对仿真输入噪声生成和仿真步长选择进行研究后建立了仿真模型,在典型噪声背景下检测弱正弦信号.实验结果表明:所提出的方法有较好检测性能;混沌临界态的Duffing系统对噪声敏感导致相变方法难以精确确定最小检测幅值.指出了这类方法的局限性.
关键词:
混沌
信号检测
周期信号
白噪声 相似文献
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研究一类复杂变参数混沌系统时间序列的预测问题.首先构造一个变参数Logistic映射,分析变参数混沌系统的特点,指出动力学特征不断变化的这类系统不存在恒定形状的吸引子;结合Takens嵌入定理和神经网络理论,阐述神经网络方法预测具有恒定吸引子形状的混沌系统可行的原因,分析研究其用于预测变参数混沌系统的潜在问题.变参数Ikeda系统的神经网络预测试验验证了理论分析结果,试验还表明,简单增大预测训练样本数可能降低泛化预测精度,训练集的选择对这类系统的泛化预测效果影响极大,指出混沌时间序列预测实用化必须研究解决这类变参数混沌系统的预测.
关键词:
混沌
预测
神经网络
变参数系统 相似文献
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