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文檔簡介
1、混沌現(xiàn)象普遍存在于自然界中，混沌運(yùn)動是非線性系統(tǒng)的典型行為。混沌以其許多獨(dú)特的優(yōu)良性能在很多領(lǐng)域得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。當(dāng)前微弱信號混沌檢測技術(shù)是混沌理論在信息科學(xué)領(lǐng)域的一個重要分支，由于混沌檢測系統(tǒng)具有對小信號的敏感性和對噪聲的免疫力等特性，使混沌在弱信號檢測領(lǐng)域具有很好的發(fā)展前景。 本論文首先闡述了利用Duffing振子進(jìn)行微弱信號檢測的基本方法及具體實(shí)現(xiàn)方法，論證了根據(jù)系統(tǒng)相軌跡的變化來判斷目標(biāo)信號中是否含有周期信號的混沌振
2、子檢測方法。將Lyapunov特性指數(shù)作為一種定量的混沌判別方法應(yīng)用到微弱信號混沌檢測領(lǐng)域，分別研究了連續(xù)系統(tǒng)和時間序列的Lyapunov指數(shù)計(jì)算方法。然后引入時間序列的相空間重構(gòu)理論，分析了嵌入維數(shù)確定方法和延遲時間的選擇方法，論證了混沌時間序列的預(yù)測方法。最后將混沌理論與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN，Radial Basis Function NeuralNetwork)相結(jié)合建立混沌時間序列的一步預(yù)測模型，并在此基礎(chǔ)上以Logist
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