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基于状态空间高维形状分析的非线性信号分类

2006年 基础理论
  • 成果简介
状态空间重构是非线性信号分析的基础，重构的高维状态空间中包含了丰富的、对非线性信号识别非常重要的特征信息，现有的混沌和分形理论中可用于获取重构的状态空间中的特征信息的分析工具并不多，只有Lyapunov指数和分形维数等几种少数的测度可用于特征提取。
本课题研究了基于重构状态空间高维形状分析的非线性信号分类，目的是从重构的高维状态空间中获得更丰富的、可用于非线性信号识别的...
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