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基于Takens的相空间延迟坐标重构,研究了用于混沌信号预测的三阶Volterra滤波器的一种乘积耦合近似实现结构,并应用于典型的低维混沌时间序列和具有高维混沌特性的EEG信号的预测.数值研究表明:这种滤波器结构对于低维混沌时间序列的预测精度可以比二阶Volterra滤波器提高103倍,而且能够较好地对一些具有高维混沌特性的EEG信号进行预测
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关键词:
- 混沌 /
- 非线性自适应预测 /
- 三阶Volterra滤波器 /
- electroencephalography信号
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