Performances of improved Tent chaos-based FM radar signal

A novel algorithm is proposed to solve the poor per- formance problem of the Tent chaos-based frequency modulation （FM） signal for range-Doppler imaging, which takes it into complex multi-segment system by increasing its segments. The simulation results show that the effectiveness of the proposed algorithm, as well as the performance of the improved Tent FM signal is obvious in a multipath or noise propagation environment.

Analysis of Non-stationary Signals Based on Nonlinear Chaotic Theories

In the paper, two nonlinear parameter estimation methods based on chaotic theory, surrogate data method and Lyapunov exponents, are used to distinguish the difference of non-stationary signals. After brief introducting of the corresponding algorithms, two typical different non-stationary signals with different nonlinear constraining boundaries are taken to be compared by using the above two methods respectively. The obtained results demonstrate that the apparently similar signals are distinguished effectively in a quantitative way by applying above nonlinear chaotic analyses.

Duffing振子的Lyapunov指数与Floquet指数研究

针对现有基于Duffing振子的信号检测与估计方法在确定振子相变临界阈值和Floquet指数曲线的临界分岔处位置两方面所存在的问题,本文在更大范围上对Duffing振子的Lyapunov指数曲线进行了研究,提出了振子相变临界阈值的改进判定方法和利用Lyapunov指数曲线来获得Floquet指数曲线临界分岔处的方法。理论分析和仿真结果表明,上述改进在不增加系统误报率的前提下,能有效降低系统的漏报率。

用Lyapunov指数研究点焊位移信号的混沌特性

文中以混沌理论为基础,阐述了Lyapunov指数作为点焊位移时间序列的混沌判断原理,并对电阻点焊位移信号中进行了分析与研究,计算了4种不同工作状态下点焊位移信号时间序列的Lyapunov指数,研究表明,点焊位移信号中的最大Lyapunov指数均大于0,根据混沌理论可以断定点焊位移信号中存在混沌现象,应该采用混沌的方法研究与分析点焊位移信号,该研究为点焊质量的判断和预测开辟了新的途径。

Lyapunov特性指数用于混沌判据

针对系统动力学行为相变量上的判别依据问题,将Lyapunov特性指数作为混沌判据,引入微弱信号混沌检测领域。详细阐述了用于微弱谐波信号混沌检测系统的Lyapunov特性指数的计算方法,给出了Lya-punov特性指数与待测微弱谐波信号幅值间的关系曲线以及系统相变前后的Lyapunov特性指数的时间演化曲线。仿真实验证明了该算法的有效性,与Melnikov方法相比,以Lyapunov特性指数作为混沌判据具有计算简单、判别准确的优点。

微弱信号混沌检测临界阈值的Lyapunov指数算法

提供一种微弱信号混沌检测中临界阈值的判定方法.将Lyapunov特性指数作为混沌判据引入了微弱信号混沌检测领域,为混沌检测提供了一种量上的判据.并将这种算法与其它算法进行比较,仿真实验充分证明了该方法的有效性和优越性.

基于Lyapunov指数的电阻点焊声音混沌时间序列识别

以混沌理论为基础,对电阻点焊声音信号进行了分析与研究,通过计算8种不同焊接规范下时间序列的最大Lyapunov指数,发现点焊声音信号中的Lyapunov指数均大于0,揭示了声音信号中存在混沌现象,该研究为点焊质量的判断和预测开辟了有效的途径.此外,采用经典欧式几何方法描述声音信号误差较大,提出了用曲线盒维数作为特征值来量化具有混沌特性的点焊声音信息,结果表明,盒维数能反映点焊质量微小变化,可提高质量检验的准确性.

一种改进的测井时间序列的最大Lyapunov指数求取方法

测井时间序列的解释和测井相识别是油田开发工作中的首要难题,极大地影响后续工作的成效.应用混沌理论,以相空间重构为基础,研究了油层组的混沌吸引子的特点.在此基础上,给出了一种改进的测井时间序列的最大Lyapunov指数求取方法.改进后的算法缩小了最近邻点的搜索范围,提高了运算效率.实验结果表明,不同的油层组具有不同的最大Lyapunov指数,所有油层组的最大Lyapunov指数均大于0.

多变量时间序列最大Lyapunov指数的噪声估计

在Rosenstein等人研究工作的基础上,提出了一种计算多变量混沌时间序列最大Lyapunov指数的改进的小数据量算法。以Ikeda映射、Henon映射、Lorenz映射和Chen映射四种典型混沌系统为例,采用将随机数方法生成的高斯白噪声与多变量混沌时间序列叠加的方法,分析了相同信噪比下,数据量对最大Lyapunov指数的影响;以及不同信噪比下,混沌时序最大Lyapunov指数的变化趋势。研究结果表明:当加入一定范围信噪比的噪声时,多变量时间序列的最大Lyapunov指数受到的扰动影响很小。

基于Lyapunov特性指数的心电信号辅助诊断

针对混沌在心脏系统中的研究,利用Lyapunov特性指数来进行心电信号的数据分析.由混沌检测系统的Lyapunov特性指数的计算方法,通过重构相空间,对健康人和3种类型心脏病人的数据作为样本进行对比分析.仿真结果表明,采用最大Lyapunov特性指数可以判断健康心脏和病态心脏的混沌性差异,为早期心脏疾病的辅助诊断提供了依据.

最大Lyapunov特性指数在微弱信号检测中的应用

利用Duffing振子的运动状态来判断微弱信号的存在是一种常用的方法,通常此方法没有明确的门限。由于最大Lyapunov特性指数是指示动力学系统是否处于混沌状态的重要参数,所以将最大Lyapunov特性指数作为混沌判据引入基于Duffing振子的微弱信号检测中。利用最大Lyapunov特性指数指示Duffing振子所处的状态,如果最大Lyapunov特性指数大于1,测说明系统处于混沌状态,反之则处于周期状态,从而为此方法提供了更为直观的判断依据。仿真结果表明,采用最大Lyapunov指数作为判断依据可以更准确的判断微弱信号的存在,进而说明此方法的可行性。

基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统设计

铁路轨道作为移频信号的传输载体,其对于信号对象传输轨迹疏密度的辨别能力,决定了轨道体系对移频信号的测量准确性;为实现对信号对象传输频率的准确辨别,设计基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统;将电源模块输出的电量信号,按需分配至STM32F103微处理器、移频信号辨别模块与DSP测量单元之中,完善各级应用部件之间的连接关系,实现铁路轨道移频信号测量系统的硬件方案设计;确定移频信号的Duffing振子描述条件,针对其定义形式,构造移频信号的相空间,完成对铁路轨道移频信号的提取;求解铁路轨道的Lyapunov指数,并构建移频信号的Duffing方程,确定混沌测量参数的取值范围,实现对铁路轨道移频信号的测量,联合各级应用部件,完成基于Duffing振子的铁路轨道移频信号测量系统设计;实验结果表明,上述系统测量所得信号传输轨迹疏密度与真实轨迹疏密度相似度较高,并且测量结果准确率最高值达到了84%左右,说明其能够实现对铁路轨道移频信号的准确测量。

心电动态生理及病理信息的非线性动力学研究

按照非线性理论 ,作者设计并实施了用于心脏系统非线性研究的深低温停循环 (ProfoundHy pothermiaandCirculatoryArrest,简称PHCA)实验。通过对PHCA实验中几个温度台阶上所采集的心电信号的功率谱分析和Lyapunov指数的计算 ,得出以下结论 :( 1)心电信号的功率谱和Lya punov指数反映了心脏的总体动态特征 ,它们可用以估计心脏的健康状态 ;( 2 )在正常的生理状态下心脏的运动是混沌的 ,而在病理状态下则趋于有序。

储集层测井信号的非线性混沌特性

对测井信号的特征提取采用非线性分析方法。利用非平稳信号分析方法——游程检验法,分析松辽盆地某井储集层测井数据的非平稳特性;在此基础上,采用非线性混沌方法对测井数据进行最大Lyapunov指数提取。结果表明:储集层测井序列具有非平稳特性;最大的Lyapunov指数大于零,表明了储集层测井序列具有混沌特征。为此,储集层测井信息的提取可采用非线性混沌理论方法,以便更有效地描述测井信息特征。

混沌理论与雷达技术发展

混沌动力学作为研究非线性系统的一种新方法已引起雷达界的重视,混沌信号是一种类随机性信号,具有极强的抗干扰性和极低的截获概率。研究了混沌在雷达中的应用,分析了混沌理论在雷达波形设计、信号检测与估计、目标识别、及杂波分析与建模等领域内的发展情况,指出在雷达应用技术中引入混沌理论是雷达技术发展的必然趋势,并预测了混沌理论与雷达技术研究发展的前景。

健康人与心脏病人心电信号混沌特性比较研究

Lyapunov指数是混沌理论的重要参数之一,对分析心电信号特性有重要意义。分别计算健康人和3种心脏病人心电信号的Lyapunov指数,并首次采用室上病变病人作为样本进行研究。对比发现健康人与各类心脏病人的Lyapunov指数之间存在显著差别。同时在重构相空间过程中采用1种同时估计延迟时间τ和嵌入维数m的新方法,并与自相关函数法的计算结果进行对比,在二维相空间重构图上进行验证。结果表明这种方法优于自相关函数法。

电阻点焊位移信号的混沌与分形特性试验

以混沌理论为基础对电阻点焊位移信号进行分析与研究,通过对7种不同工作状态下时间序列的最大Lyapunov指数计算,发现点焊位移信号的值均大于0,证明位移信号中存在混沌现象,应采用混沌的方法研究与分析点焊位移信号,该研究为点焊质量的判断和预测开辟有效的途径。由于用经典欧式几何方法描述位移信号误差较大,提出用分形维数作为特征值来量化具有混沌特性的点焊质量,点焊位移检测试验结果表明此方法能反映点焊质量微小变化,可提高质量检验的准确性。

噪声对离散混沌系统非线性特征量的影响

以Logistic映像为例,运用非线性动力学的方法,分析了不同信噪比时,噪声对离散映像在混沌区非线性特征量的影响.通过错误近邻分析法确定序列的嵌入维,计算了序列的关联维数、最大Lyapunov指数和近似熵,结果表明:随着信噪比的降低,关联维数和近似熵逐渐增大,最大Lyapunov指数呈下降趋势;当信噪比大于500时,噪声对非线性特征量的影响不大.并采用重现图形和重现定量分析法得出信噪比大于10时序列存在的确定性规律仍能显示出来.

基于混沌理论的心电信号特性研究

按照混沌理论分析心电信号。采用C-C算法估计心电信号的延迟时间τ和嵌入维数m,并与自相关函数法的计算结果进行对比,在二维相空间重构图上进行验证。结果表明C-C算法优于自相关函数法。分别计算健康人及室性失常病人、束支传导阻滞病人和室上病变病人心电信号的Lyapunov指数,对比发现健康人与各类心脏病人的Lyapunov指数之间存在显著差别。

滚动轴承振动的非线性超混沌特性研究

为研究滚动轴承不同振动状态的非线性混沌特性,采用不同方法从多角度进行探讨和判定。使用递归图分析振动的周期性,然后采用CLY方法对信号的混沌特性进行判定,再结合功率谱探讨振动的频率分布特征,最后采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,通过对各状态振动的Lyapunov指数谱进行计算,研究轴承振动的超混沌特性。研究结果表明:滚动轴承不同状态振动信号的非线性混沌特征存在明显的差异,但均表现为混沌特征并且都是超混沌的,且故障状态越大,振动的超混沌性越强。