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用多项式和阶跃函数构造网格多涡卷混沌吸引子及其电路实现
被引量:
14
1
作者
陈
仕
必
曾以成
+1 位作者
徐茂林
陈
家胜
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期105-111,共7页
提出一种利用多项式和阶跃函数构造N×M涡卷的构造方法.利用蔡氏电路,传统的利用多项式函数只能产生双涡卷、三涡卷,在此基础上,通过多项式平移得到相空间x方向的多涡卷,再通过多项式与阶跃函数组合来扩展相空间中指标2的鞍焦平衡点...
提出一种利用多项式和阶跃函数构造N×M涡卷的构造方法.利用蔡氏电路,传统的利用多项式函数只能产生双涡卷、三涡卷,在此基础上,通过多项式平移得到相空间x方向的多涡卷,再通过多项式与阶跃函数组合来扩展相空间中指标2的鞍焦平衡点,使得多涡卷向y方向延伸,从而生成网格多涡卷混沌吸引子.该构造方法的主要特征是通过光滑曲线和非光滑曲线的组合生成网格多涡卷混沌吸引子,能通过调整自然数N和M的值实现平面网格任意涡卷混沌吸引子阵列.理论分析、数值模拟和电路仿真证实了方法的可行性.
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关键词
网格多涡卷混沌吸引子
蔡氏电路
阶跃函数
电路实现
原文传递
改进型Hénon映射生成混沌伪随机序列及性能分析
被引量:
10
2
作者
李家标
曾以成
+1 位作者
陈
仕
必
陈
家胜
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期126-130,共5页
提出一种改进传统Hénon映射的方法.该方法通过引入绝对值项改变映射系统的内部结构,大大提高了映射系统的线性复杂度和初值敏感性.利用混沌系统生成伪随机序列,进一步对比分析了映射系统生成的伪随机序列的性能.理论分析和实验仿...
提出一种改进传统Hénon映射的方法.该方法通过引入绝对值项改变映射系统的内部结构,大大提高了映射系统的线性复杂度和初值敏感性.利用混沌系统生成伪随机序列,进一步对比分析了映射系统生成的伪随机序列的性能.理论分析和实验仿真表明,改进后的映射系统比原系统生成的序列质量有很大提高,验证了该方法的有效性.
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关键词
HÉNON映射
伪随机序列
性能分析
原文传递
混沌噪声背景下周期小信号频率估计新方法
被引量:
2
3
作者
陈
家胜
曾以成
+1 位作者
陈
仕
必
李家标
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1710-1715,共6页
利用待测小信号的周期性及混沌信号的相关特性,提出一种将倍频法与经验模式分解法相结合的混沌噪声背景下周期小信号频率估计的新方法。首先利用相关法对原始混合信号进行初步去噪处理,再利用倍频法与经验模式分解法对信号进行自适应分...
利用待测小信号的周期性及混沌信号的相关特性,提出一种将倍频法与经验模式分解法相结合的混沌噪声背景下周期小信号频率估计的新方法。首先利用相关法对原始混合信号进行初步去噪处理,再利用倍频法与经验模式分解法对信号进行自适应分解,最后对分解出来的固有模态函数进行交叉功率谱分析,估计出周期小信号频率。该方法适用于强混沌信号与强观测噪声为背景的周期小信号频率估计。仿真实验结果表明,方法简单有效,计算量小。
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关键词
频率估计
经验模式分解
混沌信号
倍频法
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职称材料
混沌背景中微弱信号参数估计新方法
4
作者
陈
家胜
曾以成
+1 位作者
李家标
陈
仕
必
《微计算机信息》
2011年第7期236-238,88,共4页
本文提出一种基于单向耦合同步的混沌背景中谐波频率估计的新方法。该方法把混沌背景中的谐波频率估计问题转变为同步误差中的谐波频率估计问题,改善了信噪比,在混沌背景中存在强随机噪声情况下,仍能估计出谐波信号频率。仿真实验表明,...
本文提出一种基于单向耦合同步的混沌背景中谐波频率估计的新方法。该方法把混沌背景中的谐波频率估计问题转变为同步误差中的谐波频率估计问题,改善了信噪比,在混沌背景中存在强随机噪声情况下,仍能估计出谐波信号频率。仿真实验表明,该方法简单有效,计算量小,且估计效果要优于RBF神经网络方法。
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关键词
频率估计
混沌同步
单向耦合
谐波信号
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职称材料
题名
用多项式和阶跃函数构造网格多涡卷混沌吸引子及其电路实现
被引量:
14
1
作者
陈
仕
必
曾以成
徐茂林
陈
家胜
机构
湘潭大学材料与光电物理学院
北京信息科技大学
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期105-111,共7页
基金
国家自然科学基金(批准号:60972147)
湖南省自然科学基金(批准号:08JJ5031)资助的课题~~
文摘
提出一种利用多项式和阶跃函数构造N×M涡卷的构造方法.利用蔡氏电路,传统的利用多项式函数只能产生双涡卷、三涡卷,在此基础上,通过多项式平移得到相空间x方向的多涡卷,再通过多项式与阶跃函数组合来扩展相空间中指标2的鞍焦平衡点,使得多涡卷向y方向延伸,从而生成网格多涡卷混沌吸引子.该构造方法的主要特征是通过光滑曲线和非光滑曲线的组合生成网格多涡卷混沌吸引子,能通过调整自然数N和M的值实现平面网格任意涡卷混沌吸引子阵列.理论分析、数值模拟和电路仿真证实了方法的可行性.
关键词
网格多涡卷混沌吸引子
蔡氏电路
阶跃函数
电路实现
Keywords
grid multi-scroll chaotic attractors
Chua's circuit
step function
circuit implementation
分类号
O415.5 [理学—理论物理]
原文传递
题名
改进型Hénon映射生成混沌伪随机序列及性能分析
被引量:
10
2
作者
李家标
曾以成
陈
仕
必
陈
家胜
机构
湘潭大学光电工程系智能光电技术研究所
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期126-130,共5页
基金
国家自然科学基金(批准号:60972147)资助的课题~~
文摘
提出一种改进传统Hénon映射的方法.该方法通过引入绝对值项改变映射系统的内部结构,大大提高了映射系统的线性复杂度和初值敏感性.利用混沌系统生成伪随机序列,进一步对比分析了映射系统生成的伪随机序列的性能.理论分析和实验仿真表明,改进后的映射系统比原系统生成的序列质量有很大提高,验证了该方法的有效性.
关键词
HÉNON映射
伪随机序列
性能分析
Keywords
Hénon map
pseudorandom-bit sequences
performance analysis
分类号
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
混沌噪声背景下周期小信号频率估计新方法
被引量:
2
3
作者
陈
家胜
曾以成
陈
仕
必
李家标
机构
湘潭大学材料与光电物理学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1710-1715,共6页
基金
国家自然科学基金(60972147)资助项目
文摘
利用待测小信号的周期性及混沌信号的相关特性,提出一种将倍频法与经验模式分解法相结合的混沌噪声背景下周期小信号频率估计的新方法。首先利用相关法对原始混合信号进行初步去噪处理,再利用倍频法与经验模式分解法对信号进行自适应分解,最后对分解出来的固有模态函数进行交叉功率谱分析,估计出周期小信号频率。该方法适用于强混沌信号与强观测噪声为背景的周期小信号频率估计。仿真实验结果表明,方法简单有效,计算量小。
关键词
频率估计
经验模式分解
混沌信号
倍频法
Keywords
frequency estimation
empirical mode decomposition
chaos signal
freauencv multiolication method
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
混沌背景中微弱信号参数估计新方法
4
作者
陈
家胜
曾以成
李家标
陈
仕
必
机构
湘潭大学光电工程系
出处
《微计算机信息》
2011年第7期236-238,88,共4页
基金
申请人:曾以成
项目名称:微弱信号检测的耦合混沌电路设计及混合集成
基金颁发部门:国家自然科学基金(60972147)
文摘
本文提出一种基于单向耦合同步的混沌背景中谐波频率估计的新方法。该方法把混沌背景中的谐波频率估计问题转变为同步误差中的谐波频率估计问题,改善了信噪比,在混沌背景中存在强随机噪声情况下,仍能估计出谐波信号频率。仿真实验表明,该方法简单有效,计算量小,且估计效果要优于RBF神经网络方法。
关键词
频率估计
混沌同步
单向耦合
谐波信号
Keywords
frequency estimation
unidirectionally coupling
chaotic synchronization
harmonic signal
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用多项式和阶跃函数构造网格多涡卷混沌吸引子及其电路实现
陈
仕
必
曾以成
徐茂林
陈
家胜
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
14
原文传递
2
改进型Hénon映射生成混沌伪随机序列及性能分析
李家标
曾以成
陈
仕
必
陈
家胜
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
10
原文传递
3
混沌噪声背景下周期小信号频率估计新方法
陈
家胜
曾以成
陈
仕
必
李家标
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
下载PDF
职称材料
4
混沌背景中微弱信号参数估计新方法
陈
家胜
曾以成
李家标
陈
仕
必
《微计算机信息》
2011
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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