提高小波分析方法在混沌去噪中的自适应能力

资 源 简 介

提高小波分析方法在混沌去噪中的自适应能力

详 情 说 明

小波分析在混沌信号去噪中的应用面临着自适应能力不足的挑战。传统的固定阈值方法难以应对混沌信号的非线性和多尺度特性。针对这一问题，可以通过引入调节因子和优化策略来提升方法的适应性。

核心思路是结合混沌序列的关联维特性来确定不同尺度下的最优阈值。关联维作为混沌信号的重要特征，能够反映信号的复杂度和噪声水平，因此可以作为阈值选择的依据。为了高效地搜索最优阈值，采用遗传算法进行全局自适应优化。遗传算法通过模拟自然选择过程，能够在复杂的参数空间中快速定位较优解，从而避免陷入局部最优。

将该方法应用于Lorenz混沌时间序列的去噪实验，结果表明自适应策略显著提高了去噪效果。通过动态调整不同尺度下的阈值，既能有效抑制噪声，又能保留混沌信号的关键特征。这一方法为处理复杂非线性信号的去噪问题提供了新的思路。