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一种基于高阶统计量的相空间重构方法
State Space Reconstruction Based on Higher-Order Statistics
【摘要】 利用混沌理论进行信号处理的第一步就是对混沌信号进行相空间重构,Tekens提出的延迟坐标法奠定了相空间重构的基础,而重构参数的选择则成为主要的难题。本文在比较了现有的参数选择方法的基础上,提出了一种基于高阶统计量的相空间重构方法,通过仿真证明,该方法具有较好的重构效果。
【Abstract】 The first step of signal process with chaotic theory is state space reconstruction. The time - delay ways which Tekens has proposed is the base of the state space reconstruction. But the problem is how to choice the parameters. Through compare the existing way of choice the parameters. This paper proposed a way to choice it by using the higher - order statistics methods. Which have a better performers by simulation.
【关键词】 混沌;
相空间重构;
高阶统计量;
奇异值分解;
【Key words】 chaotic; state space reconstruction; higher-order statistics; singular value decomposition;
【Key words】 chaotic; state space reconstruction; higher-order statistics; singular value decomposition;
【基金】 国家自然科学基金资助 基金编号:10474079
- 【文献出处】 信号处理 ,Signal Processing , 编辑部邮箱 ,2006年01期
- 【分类号】TP274.2
- 【被引频次】12
- 【下载频次】341