摘要:重構(gòu)相空間是非線(xiàn)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(zhǎng)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(duì)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(zhǎng)度對(duì)估值的影響。數(shù)值仿真證明這種平均處理方法對(duì)和的估值具有較好的有效性和可靠性。關(guān)鍵詞:非線(xiàn)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(xiàn)性
分
上傳時(shí)間：
2017-07-05
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