基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪

被引:6
作者
吴雅静
马珺
机构
[1] 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
关键词
混沌信号; 降噪; 自适应阈值; 提升小波; 粒子群算法(PSO);
D O I
暂无
中图分类号
TN911.7 [信号处理]; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
0711 ; 080401 ; 080402 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
提升小波变换用于混沌信号降噪具有良好的效果,阈值选取与混沌信号降噪后信号的畸变具有紧密联系。为了提高混沌信号中提升小波的自适应能力,降低降噪后信号的畸变率,提出了一种基于提升小波和粒子群相结合的混沌信号降噪方法。该方法在对提升小波变换后的细节部分进行阈值处理时,采用阈值自适应选择方法,并结合粒子群算法全局搜索最优阈值。通过对Colpitts模型进行仿真分析,与标准的软阈值降噪相比,能更好地对混沌信号降噪,并且降噪后信号失真度较小,具有很好的应用价值。
引用
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页码:1093 / 1097
页数:5
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