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基于小波方差分解的混沌时间序列噪声估计和阈值去噪

发布时间:2017-08-21 22:20

  本文关键词:基于小波方差分解的混沌时间序列噪声估计和阈值去噪


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【摘要】:针对小波噪声处理时重视信号的分解而忽略噪声特性的问题,利用小波变换的方差分解功能对白噪声的小波系数方差进行分析,提出一种新的小波噪声估计和阈值去噪方法。该方法以时间序列第一、二层的小波方差来估计噪声水平,通过计算出噪声方差在各层小波系数上的分布来确定软阈值。对Lorenz、Chen等混沌系统的仿真结果表明,该方法有较好的效果。其后对上证指数和上海天然胶期货日收盘价序列进行去噪处理,验证了该方法的有效性。
【作者单位】: 南京航空航天大学经济与管理学院;南京中医药大学经贸管理学院;
【关键词】小波方差分解 混沌 噪声估计 噪声平滑 阈值方法 股票市场 期货市场
【基金】:国家社会科学基金资助项目(10BGL010) 国家自然科学基金资助项目(70962010)
【分类号】:TN911.7;O415.5
【正文快照】: 0引言混沌信号的噪声处理一般有两个步骤:噪声估计和噪声平滑。噪声估计的关联积分方法由Schreiber[1]提出,根据关联积分受噪声影响而产生的波动来计算噪声方差,该方法适用于低噪声。后来Leontitsis等[2]对该方法做了改进,对于高噪声也能较为准确地估计。粗糙纹理熵方法本质

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