摘要:重構(gòu)相空間是非線性分析的基礎(chǔ) ,利用聯(lián)積分導(dǎo)出的 c2c方法是估計(jì)相空間重構(gòu)參數(shù)延遲時(shí)間和延遲時(shí)間窗的有效方。由于混沌系統(tǒng)的初值敏感性和實(shí)際序列長度有限并帶噪 ,使得 c2c方法估計(jì)出的和具有波動(dòng)性。為了降低估值偏差 ,借鑒譜估計(jì)中平均法的思想 ,提出一種不同于已有文獻(xiàn)利用整段序列估算和,而采用對序列分段估值后取平均的方法 ,并重點(diǎn)討論了帶噪序列的和 估值及序列長度對估值的影響。數(shù)值仿真證明這種平均處理方法對和的估值具有較好的有效性和可靠性。關(guān)鍵詞:非線性時(shí)間序列 關(guān)聯(lián)積分 重構(gòu)參數(shù) 平均
標(biāo)簽：
c2c
延遲
非線性
分
上傳時(shí)間：
2017-07-05
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