混沌识别新特征的研究与应用

论文摘要

混沌动力学桥接了决定论与随机论之间的鸿沟。混沌识别,是针对有限长度数据估计多元假设的可计算性及复杂性的快速度量,本质是识别混沌信号与周期和随机信号在几何特征或者数值统计上的区别。如何快速准确地对混沌信号进行无监督识别成为复杂性度量领域中的难题之一。首先,介绍混沌的基本理论,详述Lyapunov指数、0-1混沌测试和C0复杂度等3种主流混沌识别方法,分析各自识别的优缺点。其次,应用嵌入黄金分割率的多阈值函数对信号进行非线性压缩,得到全新的序列“s变量”,并参考0-1混沌测试的识别原理,从几何特征和数值分析2个视角,通过观察s变量对应积分序列的图斑状态,以及计算s变量经调制后对应积分序列的渐进增长率,快速识别信号所处的状态。以典型的混沌方程和混沌电路仿真模型作为测试例,对比3种主流混沌识别方法,验证了新压缩特征的识别有效性。然后,使用MATLAB进行仿真实验,测试分析了混沌识别新压缩特征的抗噪声能力。计算得到:3S图能识别含噪（均匀随机噪声）水平为34%的周期信号及含噪水平（均匀随机噪声）为10%的混沌信号;Ks值能识别含噪（高斯噪声）水平为8%左右的周期信号。由此证明新算法拥有比0-1混沌测试更好的抗噪声性能。最后,将新压缩特征应用于分析语音信号特性和识别新混沌电路的状态。发现语音信号具有混沌特性,同时验证了新压缩特征也适用于实测混沌电路信号的状态识别。本研究核心思想是对信号进行非线性压缩,成功构造出新的序列“s变量”,提出一组（3S图和Ks值）用于混沌识别的新压缩特征,一定程度上提高了新算法的抗噪性能,最后探讨了新压缩特征的典型应用。

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Abstract

第1章绪论

1.1 混沌识别

1.1.1 混沌发展概述

1.1.2 混沌定义及特征

1.1.3 研究意义

1.2 混沌基本原理

1.2.1 局域活动原理

1.2.2 KAM定理

1.2.3 Takens嵌入定理

1.3 混沌特征判据树

1.4 工作内容与创新点

1.4.1 主要工作内容

1.4.2 创新点

1.4.3 本文组织结构

第2章典型判据评述

2.1 信号分类

2.2 Lyapunov指数

2.2.1 Lyapunov指数的原理

2.2.2 Lyapunov指数的局限

2.3 0-1混沌测试

2.3.1 0-1混沌测试的原理

2.3.2 0-1混沌测试的局限

0复杂度'> 2.4 C₀复杂度

0复杂度的原理'> 2.4.1 C₀复杂度的原理

0复杂度的局限'> 2.4.2 C₀复杂度的局限

2.5 本章小结

第3章混沌识别新压缩特征

3.1 新压缩特征的提出

3.1.1 多阈值压缩的思想

3.1.2 s变量定义

3.2 新压缩特征的实现

3.2.1 识别原理

3.2.2 算法框图

3.3 不同信号的新压缩特征表达

3.3.1 混沌信号

3.3.2 准周期信号

3.3.3 伪随机信号

3.4 混沌电路仿真模型的新压缩特征表达

3.4.1 蔡氏电路

3.4.2 单运放单乘法器混沌电路

3.5 本章小结

第4章新压缩特征的抗噪声性能

4.1 问题提出

4.2 噪声分类

4.3 3S图的抗噪声性能

4.3.1 噪声对周期信号的影响

4.3.2 噪声对混沌信号的影响

s值的抗噪声性能'> 4.4 K_s值的抗噪声性能

4.4.1 Logistic映射周期信号

4.4.2 蔡氏电路方程周期信号

4.5 本章小结

第5章新压缩特征的应用

5.1 语音信号的新压缩特征

5.1.1 认知任务定义

5.1.2 语音信号采集

5.1.3 语音信号新特征

5.1.4 识别结果分析

5.2 实测混沌电路的新压缩特征

5.2.1 实测任务定义

5.2.2 电路信号采集

5.2.3 实测信号新特征

5.2.4 实测结果分析

5.3 本章小结

第6章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

缩略语对照表

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 吴森林

导师: 李文石

关键词: 混沌识别,多阈值压缩函数,新混沌电路,抗噪声性能,语音信号

来源: 苏州大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,电信技术

单位: 苏州大学

基金: 江苏省自然基金(No.BK20141196),苏州市科技局工业预研项目(No.SYG201701)

分类号: TN911.7;O415.5

DOI: 10.27351/d.cnki.gszhu.2019.001170

总页数: 81

文件大小: 5270K

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