Chaotic Signal Denoising Based on Adaptive Smoothing Multiscale Morphological Filtering
المؤلفون المشاركون
Tang, Gui-Ji
Wang, Xiaolong
Yan, Xiaoli
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nonlinear time series denoising is the prerequisite for extracting effective information from observation sequence.
An effective chaotic signal denoising method not only has a good signal-to-noise ratio (SNR) enhancement performance, but also can remain as a good unpredictable denoised signal.
However, the inherent characteristics of chaos, such as extreme sensitivity to initial values and broadband spectrum, pose challenges for noise reduction of polluted chaotic signals.
To address these issues, an adaptive smoothing multiscale morphological filtering (ASMMF) is proposed to reconstruct chaotic signals.
In the process of noise reduction for contaminated chaotic signals, firstly, a multiscale morphological filter is constructed adaptively according to the multiscale permutation entropy (MPE) of morphological filter residuals, and the contaminated signals are filtered.
Secondly, the weight coefficients of scale structural element are calculated by the residual sum of squares operation, and the chaotic signals are reconstructed.
Finally, the resampled filter signals are smoothed by cubic B-spline interpolation operation.
In the experiment, the Lorenz signal with white Gaussian noise, the measured sunspot, and the chaotic vibration signal are reconstructed by four comparison methods.
The test results show that the proposed ASMMF method has obvious advantages in noise suppression and topological trajectory restoration.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Gui-Ji& Yan, Xiaoli& Wang, Xiaolong. 2020. Chaotic Signal Denoising Based on Adaptive Smoothing Multiscale Morphological Filtering. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143658
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Gui-Ji…[et al.]. Chaotic Signal Denoising Based on Adaptive Smoothing Multiscale Morphological Filtering. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143658
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Gui-Ji& Yan, Xiaoli& Wang, Xiaolong. Chaotic Signal Denoising Based on Adaptive Smoothing Multiscale Morphological Filtering. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143658
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143658
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر