混沌噪声背景下弱谐波信号的GRNN检测-中国学术期刊网络出版总库

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混沌噪声背景下弱谐波信号的GRNN检测

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【英文篇名】	Generalization regression neural network method for detecting weak harmonic signal under background of noisy chaos
【下载频次】	★★★★★
【作者】	林红波; 祁放; 邓小英; 李月;
【英文作者】	LIN Hong-bo; QI Fang; DENG Xiao-ying; LI Yue (College of Commun.Eng.; Jilin University; Changchun 130012; China);
【作者单位】	吉林大学通信工程学院; 吉林大学通信工程学院吉林长春130012; 吉林长春130012; 吉林长春;
【文献出处】	吉林大学学报(信息科学版) , Journal of Changchun Post and Telecommunication Institute, 编辑部邮箱 2004年 03期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	混沌; 广义回归神经网络; 微弱信号检测; 重构吸引子;
【英文关键词】	chaos; generalization regression neural network; weak signal detection; reconstruct attractor;
【摘要】	针对BP(BackPropagation)神经网络方法存在训练时间长,收敛性能不理想;RBF(RadialBasisFunction)神经网络的隐层结构对鲁棒性影响大的问题,将广义回归神经网络GRNN(GeneralizationRegressionNeuralNetwork)引入混沌背景下的弱谐波信号检测中,提出了一种提取混沌噪声背景下微弱谐波信号的GRNN检测方法。该方法利用GRNN建立噪声混沌背景的最优一步预测模型,再结合频域处理预测误差提取微弱信号,以Duffing系统产生混沌时序作为混沌背景,使用该方法用MATLAB6.1验证在没有噪声、存在高斯白噪声和存在色噪声情况下的混沌背景下的弱谐波信号检测。实验结果表明,谐波对混沌的信噪比达到-36dB时仍然可以检测出谐波。
【英文摘要】	Aiming at the problems that BP(Back Propagation) network which needs long training time and weak astringency, and that the robustness of RBF(Radial Basis Function) neural network is susceptible to the structure of hidden layer, the GRNN(Generalization Regression Neural Network) method is presented to detect weak harmonic signal under the noisy chaotic background. In this method, GRNN is used to build one-step predictive model for chaos background first, and then the frequency way is combined to process pre...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(40374045); 吉林省科技发展计划资助项目(20020626)
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TN911.7
【正文快照】	引　言混沌背景下微弱信号检测是很多领域研究的热点问题,现有的混沌背景中微弱信号检测方法主要是利用混沌和谐波几何性质的不同,实现混沌背景中谐波信号的分离[1～4],该方法需要大量的计算。海杂波中微弱瞬态信号的检测也是研究的热点问题[5～6],它利用混沌重构相空间特性去?

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