Logistic混沌序列叠加过程分解模型与弱信号高精度复原

金友渔

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Logistic混沌序列叠加过程分解模型与弱信号高精度复原

论文 | 更新时间：2025-07-16

- Logistic混沌序列叠加过程分解模型与弱信号高精度复原
- The Decomposition Model of Superposition Process on Logistic Chaotic Series and High-Accuracy Recovery for Weak Signals
- 电子学报 2002年30卷第1期页码：79-82
- 作者机构：
  
  1. 中国地质大学数学地质遥感地质研究所,湖北,武汉,430074
  2. 中国地质大学数学地质遥感地质研究所湖北武汉,430074
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN391
- 纸质出版：2002
- 稿件说明：
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金友渔. Logistic混沌序列叠加过程分解模型与弱信号高精度复原[J]. 电子学报, 2002,30(1):79-82.

JIN You-yu. The Decomposition Model of Superposition Process on Logistic Chaotic Series and High-Accuracy Recovery for Weak Signals[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(1): 79-82.
金友渔. Logistic混沌序列叠加过程分解模型与弱信号高精度复原[J]. 电子学报, 2002,30(1):79-82. DOI：

JIN You-yu. The Decomposition Model of Superposition Process on Logistic Chaotic Series and High-Accuracy Recovery for Weak Signals[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(1): 79-82. DOI：

摘要

本文研究对由若干个Logistic混沌或非混沌序列叠加过程形成的有成因联系的多变量时间序列的弱信号进行高精度复原的分解模型和算法

通过数字仿真分析表明该分解模型和算法对Logistic混沌或非混沌序列弱信号具有高精度地复原的性能.

Abstract

The decomposition model and algorithm of high-accuracy recovery for weak signals are researched in this paper.The weak signals are contained in multivariable time series.Superposition of Logistic chaotic or non-chaotic series forms multivariable time series having cause of formation correlation.The numeral simulation analysis indicated this decomposition model and algorithm having capability of high-accuracy recovery for weak signals of Logistic chaotic or non-chaotic series.

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