基于局部投影方法的混沌信号去噪

提出一种以Takens嵌入定理和影子定理为理论依据的对混沌信号较有效的去噪方法，该方法先根据Takens嵌入定理将待处理的含噪时间序列嵌入到合适的相空间M'中，由于混有噪声，相空间中的点将偏离真实动力学系统嵌入的流形M，去噪的目的就是估计M的位置，并将偏离M的点移近它。从而更新原时间序列。实验比较了局部投影去噪方法和小波函数方法的去噪效果，结果表明本文的方法对混沌信号的去噪很有效，且比单纯利用小波函数去噪的效果更好。     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。     

基追踪去噪的高效向量匹配算法

提出了一种针对有噪声频率响应的基追踪去噪的高效向量匹配(BPDN-VF)算法,该算法在向量匹配(VF)算法的基础上,利用压缩感知领域的基追踪去噪(Basis Pursuit Denoising,BPDN)方法,可以有效地从有噪声的频率响应中精确恢复传递函数.与基于方差加权的向量匹配算法相比,提出的方法不仅可以减小至少87.5%的采样次数,还可以将从有噪声的频率响应中得到的拟合结果的误差平均减少20.5%.     

一种改进小波系数重构的信号去噪算法

利用模极大值原理去噪后的小波系数,提出了一种采用三次样条插值进行小波系数重构,然后再结合Mallat重构算法,恢复出去噪后的信号.实验结果表明,该算法能给出信号原始小波变换系数的一个很好的近似,去噪效果明显.     

线性调频信号的相位匹配去噪处理

线性调频信号被广泛应用到雷达、声纳、地震和其他探测的很多领域,目前对其应用比较广泛的获知信号存在的方法是基于相关的匹配滤波处理,但匹配滤波处理是进行信号压缩来获取最大的信噪比.采用相位匹配方法对线性调频信号进行处理,去除噪声还原信号从而获得高的信噪比,通过仿真实验证明该方法应用在受到噪声干扰的线性调频信号处理上效果很好.     

基于压缩感知的语音盲稀疏重构算法及其去噪应用

根据传统的正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法各自的缺陷,提出可以在盲稀疏状态下重构带噪语音的多匹配正交追踪(MMOP)算法。该算法采用同时匹配多个原子以及同步增大和缩小原子集的办法来解决SAMP算法中原子的过匹配和欠匹配现象,此外,还提出一种新的去噪思想和设置初始步长方法,并且采用分阶段步长来重构原始语音信号。研究结果表明:本文算法不仅修正SAMP算法的过匹配和欠匹配的现象,而且还具有匹配速度快、迭代次数少的优点,同时又提高语音信号在盲稀疏状态下的重构精度,此外,该算法还可以应用在噪声语音中,有较明显的去噪效果,且其重构后的语音主客观质量评价都要好于传统的OMP算法和SAMP算法。     

基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪

针对某大型国有企业的零件在线无损检测工程实际需求,为了提高超声波检测的准确度和精度,引入小波迹理论和匹配追踪算法对超声波检测信号进行消噪处理.首先,在信号的小波变换基础上构建一个小波迹字典;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用匹配追踪算法通过有限步骤的迭代后,在小波迹字典上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述.小波迹字典内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷.通过仿真试验将本文采用的方法与传统的小波硬阈值和软阈值消噪技术进行了对比,结果表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法.实际超声波检测信号的处理结果也论证了本文所采用消噪技术的优越性.     

语音自适应压缩采样匹配追踪重构算法

基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP).该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近.同时,在每次迭代过程中,用最小二乘法对残差信号进行估计,代替传统CoSaMP算法对整个信号的估计.最后用小波去噪法对合成语音进行处理.实验结果表明:不同压缩比下,该算法的主客观重构效果均优于现有同类算法,对噪声有较强的鲁棒性.     

基于自适应基追踪去噪的含噪语音压缩感知

针对含白噪语音信号压缩采样后采用基追踪方法重构性能差的问题,提出了自适应基追踪去噪方法,该方法根据原含噪信号的信噪比自适应选择重构最佳参数,从而在重构语音的同时提高原信号信噪比。把该方法运用到含噪语音压缩感知中,对重构语音进行了主客观评价,并分析了不同压缩比下的重构性能。仿真结果显示:本文方法既实现了压缩采样,又在重构信号时实现了语音增强,优于基追踪重构方法     

癫痫EEG信号相空间重构参数的计算和分析

根据癫痫发作过程中,EEG信号表现出来的发作间期和发作期2种不同的状态,通过分析发现在该过程中大脑动力系统存在不同的动力学嵌入空间,存在不同的吸引子。还应用伪邻点法、互信息法和C-C方法进行了推导和仿真,对2种不同状态进行相空间重构,确定了癫痫病人不同状态EEG不同吸引子的参数,并在此基础上提出了若干新的见解。     

基于联合熵的多变量混沌时间序列相空间重构

提出了一种多变量混沌时间序列的联合熵扩维法(JEED),为多变量时间序列的预测构造了有效的模型输入向量.首先使用互信息法求混沌系统各观测变量的延迟时间;然后使用联合熵确定各分量的嵌入维数,并按最大熵选择重构分量,不断扩张相空间维数,最终使得重构向量空间包含系统的最大信息量.仿真实验表明因为JEED确定的相空间能提供丰富的信息,在其上进行的神经网络预测取得了比单变量预测方法更好的预测效果.     

基于改进的后退型最优正交匹配追踪的图像重建方法

摘要：正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)是可压缩传感理论CS(Compressed Sensing)中一种贪婪迭代的图像重建方法,该方法以快速高效而著称。但现有的OMP算法都是在给定迭代次数(待重建图像的稀疏度)的条件下重建,这样强制迭代过程停止的方法使得OMP方法需要非常多的线性测量来保证精确重建。本文提出一种改进的后退型最优OMP算法。该方法首先利用最优正交匹配追踪OOMP (Optimized Orthogonal Matching Pursuit)算法,在迭代过程通过最优的正交化性来约束原子的选择,保证原子的选择在最小化当前冗余误差的意义下最优;利用稀疏度作为适应性迭代次数的标准,给出一种非常简单的原子选择机制对得到的迭代结果进行后处理,向后剔除其中多余的原子从而获得精确重建。实验结果表明,与OMP相比较,改进算法可以获得精确重建并大大降低了对测量数目的要求。     

基于相空间重构的心冲击信号房颤检测方法

针对房颤事件中的节律异常特性,提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram, BCG)信号的二维节律特征,并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先,将心脏搏动视为非线性动力学系统,应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中,从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次,探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数,并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终,通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证,所提方法的分类准确率达到91.00%,与基于经典时频特征的机器学习方法相比较,有较为明显的提高,从而验证了所提方法的优越性.     

基于抑制相空间实现混沌控制

本文利用非线性理论研究了Henon映射和Lorenz系统的非线性动力学行为及稳定性,分析了随着参数的变化,映射从周期到混沌的过程,并利用抑制相空间原理成功实现了对混沌的控制.数值结果表明,该方法能有效地控制Henon映射和Lorenz系统的混沌行为,并可以得到丰富的稳定的多周期轨道.     

基于小波域主分量分解的相空间重构

利用小波变换域主分量分解法从一维时间序重构混沌吸引子。根据噪声与混沌信号在不同分辨率上的能量分布的差别,分别在各分辨率上进行主分量分解,有效地压缩噪声,对Ｌｏｒｅｎｚ模型的ｘ分量进行了研究。     

Reconstruction of Chaotic Systems Using Chaotic Synchronization

ＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＣｈａｏｔｉｃＳｙｓｔｅｍｓＵｓｉｎｇＣｈａｏｔｉｃＳｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎＨｅＲｏｎｇ（何榕），ＶａｉｄｙａＰ．Ｇ．＋ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＴｈｅｒｍａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓ...     

混沌时间序列相空间重构参数的选取方法

对混沌时间序列相空间重构中最佳延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法作了综述,提出了同时考虑这2个参数选取的重构展开－虚假邻点法以及预测误差最小法,并以Lorenz系统为例作了验证。     

基于三阶累积量的自适应多变量相空间重构

利用三阶累积量反映多变量序列的高阶非线性相关性,建立了一种具有良好抗噪性的多变量相空间重构方法.将三阶累积量引入到序列局部本征维数(LID)的计算中,对不同相空间点构造新的三阶累积量相关矩阵;同时建立累积量切片评价函数,通过比较得到了对噪声及嵌入维数等重构参数变化鲁棒性强的累积量切片,然后确定序列的嵌入维数、嵌入延迟,重构多元变量相空间.仿真结果表明,建立的新方法对带噪声混沌序列具有较好的鲁棒性,多元变量奇异吸引子轨迹在重构相空间中得到了良好扩展.
     

基于相空间重构和核主分量的水声信号增强

多径衰落是水声信道的主要特征,利用多径衰落信道具有的混沌行为,提出一种新的抗多径干扰的方法.建立基于混沌相空间的水声信道模型,利用核技巧φ(x)·φ(y)=k(x,y),通过核主分量分析提取相空间数据中累积贡献率达到90%的非线性核主分量,然后利用核主分量逆向投影回原相空间,通过去掉噪声干扰等次分量,提高水声衰落信号的信噪比.基于实测水声数据的仿真实验结果表明,该方法能将chirp水声信号信噪比提高7.76 dB,达到对多径衰落水声信号增强的目的.