CAJ | 학술논문

根据信号和噪声的特性不同,提出了一种基于神经网络的双小波混沌信号降噪方法。该方法结合奇异谱和梯度下降算法,分别对小波变换后的近似部分和细节部分进行了分析。一方面,奇异谱分析更大程度地去除了代表噪声的较小奇异值;另一方面,神经网络对非线性阈值的自学习,实现了小波系数的自适应选取,提高了信号的定位精度。通过对Lorenz模型和月太阳黑子时序进行仿真,证实了本文所提方法能够对实际观测的混沌信号进行有效的降噪。
근거신호화조성적특성불동,제출료일충기우신경망락적쌍소파혼돈신호강조방법。해방법결합기이보화제도하강산법,분별대소파변환후적근사부분화세절부분진행료분석。일방면,기이보분석경대정도지거제료대표조성적교소기이치;령일방면,신경망락대비선성역치적자학습,실현료소파계수적자괄응선취,제고료신호적정위정도。통과대Lorenz모형화월태양흑자시서진행방진,증실료본문소제방법능구대실제관측적혼돈신호진행유효적강조。