王尔馥，王冬青

（黑龙江大学 电子工程学院，哈尔滨 150080）

0 引 言

自然界中很多现象可以由混沌信号来抽象，混沌现象普遍存在于各个领域中，如保密通信、电子对抗和心电／脑电信号处理等。因此，混沌信号处理理论受到越来越多学者的关注。

研究人员依据混沌信号的特性提出各种从混沌中检测、分离和提取信号信息的方法［1－6］。Leung利用最小相空间体积方法估计嵌入混沌中多项式参数［7］；汪芙平等人利用混沌吸引子固有的几何性质，借助微分流形切空间的概念实现混沌干扰和弱信号分离［8］；Haykin利用人工神经网络方法研究了海杂波 （已被证明为混沌噪声）背景下的小目标信号提取；Short则根据混沌信号可短时预测的特性，利用混沌预测的方法考察了混沌通信系统中信号的提取［9－10］；这些方法开拓了混沌信号处理的新领域，但缺乏系统性，另外有些方法要求比较苛刻，适用性差，而且一般要求都是目标信号远远小于混沌背景信号［11－15］。近年来，时频分析理论逐渐发展起来，其主要解决连续型混沌系统背景中谐波信号的提取问题，根据混沌、噪声与谐波信号不同的时频特性，实现混沌和信号的分离，从而从混沌背景中提取有用信号。在信号不太弱的情况下，提取的效果比较理想。本文针对不同噪声水平下的混沌背景中谐波信号的提取性能进行分析，将小波变换与EMD方法进行比较，找出其适用场合及算法优势。经过仿真实验总结出一种新的谐波信号提取的小波阈值与EMD优势互补的综合方法，并给出优势互补方案的提取步骤。……