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一种新的参数估计方法及其在混沌信号盲分离中的应用
  • ISSN号:1000-3290
  • 期刊名称:《物理学报》
  • 时间:0
  • 分类:O211.67[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]西南大学电子信息工程学院,重庆400715, [2]华南理工大学电子与信息学院,广州510641
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:61101232,60872123,U0835001)和西南大学博士基金(批准号:SWU111027)资助的课题
中文摘要:

为了有效地估计非线性映射中的参数,本文采用一种容积准则近似该映射的加权积分函数.基于由状态空间模型建模的参数,提出了一种新的参数估计方法.混沌信号的盲分离是一种具有挑战性的参数估计问题.将新的参数估计方法应用在该问题上,实现混沌信号的有效重构.仿真结果表明该算法具有较快的收敛速度和较高的数值精度,并能有效地分离原始混沌信号.

英文摘要:

To estimate effectively parameters of nonlinear mapping, a cubature rule is used to approximate the weighted integral of this mapping. In this paper, based on these parameters modeled by a state-space model, a novel parameter estimation is proposed. Blind separation of chaotic signals is a challenging problem. The proposed method is used to solve this problem to achieve the effective reconstruction of chaotic signals. Simulation results indicate that the proposed method has a faster convergence speed and a higher numerical accuracy, and can effectively separate original chaotic signals.

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期刊信息
  • 《物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国物理学会 中国科学院物理研究所
  • 主编:欧阳钟灿
  • 地址:北京603信箱(中国科学院物理研究所)
  • 邮编:100190
  • 邮箱:apsoffice@iphy.ac.cn
  • 电话:010-82649026
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3290
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1958/O4
  • 邮发代号:2-425
  • 获奖情况:
  • 1999年首届国家期刊奖,2000年中科院优秀期刊特等奖,2001年科技期刊最高方阵队双高期刊居中国期刊第12位
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:49876