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该文提出了一种检测湮没在噪声混沌背景下的微弱谐波信号的神经网络方法.这种方法利用混沌的嵌入定理,并结合RBF神经网络,从被噪声污染的混沌时间序列重构相空间,建立混沌背景信号的最优一步预测模型;证明这个RBF神经网络模型的输出与混沌背景信号相应的预测值之间距离最小;从测量到的时间序列中去掉混沌噪声,剩余信号保留了待检测的微弱谐波信号.从而信噪比得到改善.利用基本的傅立叶变换和滤彼可以检测出微弱谐波信号.