更新时间：07-26 （小山神）提供原创文章
摘要:噪声背景下的谐波信号检测和提取是工程上常遇到的一种情况，在把噪声信号近似为高斯白噪声时，谐波信号的检测和提取可以利用滤波方法容易实现。但是当谐波信号湮没在混沌信号中时，利用传统的滤波方法无法实现微弱谐波信号的检测，其主要原因是混沌信号的频谱具有长拖尾特性，导致在可分辨的频谱范围上只有模糊的谐波信号频率成分。谐波信号检测和提取研究是在混沌噪声背景下进行的，是噪声背景下信号监测与提取技术的拓展，具有的实用价值很高，最典型的就是信号检测受海杂波噪声影响的问题。
本文研究的是混沌噪声背景下检测谐波信号的方法。通常情况下接收到的信号一般为单通道信号，而如果要采用独立分量分析（ICA）直接分离单通道信号是行不通的，所以要首先采用采用经验模态分解(EMD）将接收到的单通道信号分解为系列本征模态分量(IMF），在此基础上，分离源信号是采用独立分量分析(ICA）方法进行。通过经验模态分析法将湮没在混沌噪声中的源信号分解成为IMF的方法，使盲源分离由单通道情况转化为适用独立分量分析法进行正定分离或超定分离，由于混沌信号与谐波信号具有相互独立的特性，所以此算法能将谐波信号与混沌信号分离。最后，以Lorenz混沌信号模拟混沌噪声背景进行仿真实验，仿真结果证明了本文采用算法的可行性和有效性。
关键词：混沌噪声；谐波信号；经验模态分解算法；独立分量分析算法
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.1 混沌概述-1
1.2 研究现状-1
1.2.1 国内研究现状-2
1.2.2 国外研究现状-2
1.3 研究目的及意义-3
1.4 论文章节安排-4
2 Lorenz系统-5
2.1 Lorenz系统模型-5
2.2 模拟混沌信号-6
3 谐波信号的检测-9
3.1 经验模态分解（EMD）-9
3.2 独立分量分析（ICA）-10
3.2.1 基本原理-10
3.2.2 算法的基本步骤-12
3.3 混沌背景下的谐波检测方法-13
3.3.1 检测方法-13
3.3.2 仿真分析-13
4 GUI界面的设计-15
结 论-17
参 考 文 献-18
附录A 程序代码-19
致 谢-23