【摘 要】
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在二阶Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波预测器基础上，提出了一种用于低维混沌时间自适应预测的非线性自适应预测器。基于最小均方误差准则导出了一种ＮＬＭＳ类型的自适应算法来实时调整这种非线性滤波预测器的系数。仿真实验结果表明：这种线性化的非线性自适应滤波预测器能够有效地预测低维混沌时间序列，且它的模块化特征更易于ＶＬＳＩ电路实现，具有广泛的工程应用价值。
【机 构】
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电子科技大学电子工程系,西南交通大学计算机与通信工程学院
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在二阶Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波预测器基础上，提出了一种用于低维混沌时间自适应预测的非线性自适应预测器。基于最小均方误差准则导出了一种ＮＬＭＳ类型的自适应算法来实时调整这种非线性滤波预测器的系数。仿真实验结果表明：这种线性化的非线性自适应滤波预测器能够有效地预测低维混沌时间序列，且它的模块化特征更易于ＶＬＳＩ电路实现，具有广泛的工程应用价值。
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