【摘 要】
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针对中低信噪比下含噪混沌信号的噪声抑制问题,提出了一种蒙特卡罗局部抽样、全局迭代估计的混沌信号消噪新算法.该算法根据混沌映射建立混沌信号消噪问题的最大后验估计模型
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽省合肥市4号信箱 230027
【出 处】
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2010年通信理论与信号处理学术年会
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针对中低信噪比下含噪混沌信号的噪声抑制问题,提出了一种蒙特卡罗局部抽样、全局迭代估计的混沌信号消噪新算法.该算法根据混沌映射建立混沌信号消噪问题的最大后验估计模型,首先对每一个样点利用局部蒙特卡洛方法得出该点的局部最优估计,然后对整段信号进行多次迭代,最终得到全局的最优估计.相对于Farmer算法、粒子滤波算法和基于卡尔曼滤波的算法,本文提出的算法具有实现简单,并行度高的特点.仿真实验表明该算法能有效地去除混沌信号中混入的加性噪声,能够获得很高的信噪比增益.
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