【摘 要】
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基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出一种改进的提取混沌背景中微弱信号的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法.通过将信号以db3小波逐层分解,进行LS-SVM预测,再进行重构,
【机 构】
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南京信息工程大学,气象灾害省部共建教育部重点实验室; 南京信息工程大学电子与信息工程学院;
【基金项目】
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江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人项目;江苏省科技创新与成果转化专项(批准号:BE2008139);公益性行业科研专项(批准号:GYHY200806014)资助的课题~~
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基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出一种改进的提取混沌背景中微弱信号的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法.通过将信号以db3小波逐层分解,进行LS-SVM预测,再进行重构,同时通过增加对偶约束项、改进核函数的方法,建立改进的混沌序列的一步预测模型,从预测误差中检测湮没在混沌背景中的微弱目标信号(包括周期和瞬态信号).最后以Lorenz系统和真实海杂波数据作为混沌背景噪声进行了仿真实验,实验表明此方法能够有效地检测出混沌背景噪声中的微弱信号、抑制噪声对混沌背景信号的影响,与传统RBF神经网络和LS-SVM预测方法相比,预测精度和检测门限方面的性能有显著的提高.
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