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    在对于微弱信号的理论算法处理上,国内外研究的方法比较多,主要的方法有小波分析,混沌,神经网络,随机共振,支持向量机等的理论方法。小波分析可以根据信号和噪声的不同特性进行非线性滤波,能很好的衰减噪声[22][23]。混沌处理方法主要是利用混沌对于微弱初值信号的敏感性,即使在强噪声下,微弱信号的变化也会引起混沌轨道的大变化,利用对混沌的分析来检测处理弱信号。
    国内对于混沌检测微弱信号的研究上,一般是通过对混沌态Duffing振子的运动轨迹进行分析,并根据运动轨迹对与参考信号频差较小的周期弱信号具有敏感性, 对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力,在此基础上提出了一种检测方法, 实现了在强噪声环境下对周期弱信号的频率和幅值的检测。有的研究将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,提出基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测算法或者用 Duffing混沌系统估计待测信号的频率。9399
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