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摘要
根据相空间重构理论、最小均方误差准则和最陡下降原理，提出了一种基于相空间邻域的非线性自适应滤波算法.实验结果表明：这种非线性自适应预测滤波器能够有效预测一些混沌序列，在某种程度上具有抗噪声的能力.

关键词:
混沌时间序列/

重构矢量/

最小均方误差准则/

非线性自适应预测
Abstract
A kind of adaptive nonlinear predict-filter of chaotic time series using the neighbourhood in the reconstructed phase space,the minimum square-root-error criterion and the steepest descent principle is proposed.It can convert the time domain into the multi-dimensional vector domain, and predict chaotic time series by nonlinear filter. The result of computer simulation illustrates that the algorithm is available to predict some chaotic series and anti-noise.

Keywords:
chaotic time series/

reconstructed vector/

nonlinear adaptive prediction/

the minimum square root error criterion
作者及机构信息
甘建超²,

肖先赐¹

基金项目:国防预研基金（批准号：51435050101DZ0203）资助的课题.
Authors and contacts
Gan Jian-Chao²,

Xiao Xian-Ci¹
参考文献

施引文献

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Adaptive predict-filter of chaotic time series constructed Based on the neighbou rhood in the reconstructed phase space(Ⅱ)nonlinear adaptive filter

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