【摘 要】
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时间序列是研究广泛存在着的非线性系统性质的一般建模抓手,而自动识别时间序列的典型特征,例如自动度量其复杂性一直是技术挑战难题。其难点是能自动选择算法参数,并确保度量数值及几何特征的刻画正确性。本文的目的是寻找新的信号复杂性判据,做到对信号的三分类:周期、混沌、随机,并能实现无需人为选参、逻辑代码更简单、计算时间更快、数形结合的表征。本文基于蒙特卡罗算法原理,改良了3种一般算法原理,来分析计算信号复
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时间序列是研究广泛存在着的非线性系统性质的一般建模抓手,而自动识别时间序列的典型特征,例如自动度量其复杂性一直是技术挑战难题。其难点是能自动选择算法参数,并确保度量数值及几何特征的刻画正确性。本文的目的是寻找新的信号复杂性判据,做到对信号的三分类:周期、混沌、随机,并能实现无需人为选参、逻辑代码更简单、计算时间更快、数形结合的表征。本文基于蒙特卡罗算法原理,改良了3种一般算法原理,来分析计算信号复杂性,分别是基于MC计算Pi值的信号复杂性度量、基于MC随机行走的信号复杂性度量、自动0-1混沌测试。对新方法的验证使用的是混沌方程信号,如逻辑斯蒂方程、洛伦兹方程、蔡氏方程、统一方程等,并对照于传统的SEC、CC、分叉图、0-1混沌测试,其结果表明,复杂性刻画精确,识别一致性很好。最后其应用指向基本的语音识别任务,识别效果也有一定保证。
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