In this paper, a neuro-fuzzy system for quantitative characterization of chaotic signals is proposed. The proposed system is differ from the previous methods in that the nonlinear functions of the nonlinear dynamical systems are calculated as the invariant factor. In the proposed neuro-fuzzy system, the nonlinear functions are determined by supervised learning. From the reconstructed nonlinear functions, the proposed system can generate extrapolated chaotic signals. This feature will help the study of nonlinear dynamical systems which require large number of chaotic data. To confirm the validity of the proposed system, nonlinear functions are reconstructed from 1-dimensional and 2-dimensional chaotic signals.
본 논문에서는 복잡한 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM(Hyperchaotic Volume Preserving Maps) 모델을 이용한 카오스 동기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 HVPM 모델은 3차원 이산시간(discrete-time) 연립 차분방정식으로 구성되어 있으며, 비선형 사상(maps)과 모듈러(modulus) 함수를 사용하여 랜덤한 카오스 어트랙터(attractor)를 발생시킨다. Pecora와 Caroll은 최근 카오스 시스템이 카오스 신호를 이용하여 동기화가 가능하다고 보고하였다. 따라서 본 논문에서는 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM 모델간의 동기화를 위하여 결합동기(coupled synchronization) 알고리듬을 제안하였다. 모의실험에서 카오스 시스템과 하이퍼카오스 신호를 결합하여 카오스 동기화 현상을 확인할 수 있었다.
Generalized iterative methods for reducing noise in contaminated chaotic signals are proposed. These methods minimize a cost function composed of two parts : one containing information that represents how close enhanced signals are to the observed signal and another composed of constraints that fit the dynamics of the system. The convergence conditions and the error systems of the proposed are investigated. As one aspect of noise reduction, the suppression or cancellation of a chaotic interference signal is discussed.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.869-872
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1993
The chaotic fuzzy logic systems behave in a more complex way than crisp chaotic systems, and they can show some advantages in complex applications. Such an application is introduced in this paper, namely in scrambling and ciphering the signals.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권5호
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pp.560-565
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2010
In this study, the existence of chaotic characteristics in snoring signals obtained in the form of time series data was checked through quantitative and qualitative analysis methods, and a snoring signal detection system was designed applied with detection algorithms considering diverse parameters of occurring signals in order to enhance the accuracy and reliability of detections and the performance of the system was checked. The system was tested with certain snoring patients and thereby the results as follows could be obtained.
카오스 발진기는 광대역의 신호를 발생시킬 수 있으며, 발진기의 출력 신호는 스위치를 사용해서 on/off 하더라도 스펙트럼 특성이 변하지 않는다. 통신시스템에서 카오스 발진기를 이용하면, 송수신기에서 국부발진기, 믹서 등의 사용이 필요없기 때문에 전력 소모도 적고 시스템이 간단해지는 장점이 있다. 본 논문에는 UWB 시스템용 카오스 발진기의 설계, 구현 및 시험 결과가 기술되어 있다. 본 논문에서 제작된 카오스 발진기의 출력은 3.4GHz의 중심주파수에서 500MHz의 채널대역폭에 -8.11dBm의 출력전력을 가지며, -10dB 대역폭은 약 470MHz 이었다.
컴퓨터성능의 향상과 인터넷의 발달로 인하여 디지털 이미지의 보안에 대한 중요성이 계속 증가 하고 있고, 이런 현상때문에 혼돈신호를 이용한 암호화 알고리즘은 새롭고 효과적인 이미지 암호화 방법중의 하나로 제시되고 있다. 본 논문에서 우리는 기존의 혼돈신호를 이용한 암호화 방법의 혼돈신호가 특정 값에 변중된 분포로 생성되는 현상에 대한 암호화의 문제점을 보이고 우리가 설계한 다중변수 혼돈계를 이용한 암호화 알고리즘은 혼돈신호의 분포가 생성되는 신호의 전체 영역에 일정한 분포로 발생되는 것을 보인다. 우리는 이미지를 암호화하고 복호화한 결과값으로 우리가 제시한 다중변수 혼돈계를 이용한 암호화 방법의 타당성을 제시한다.
This study proposes that analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaotic feature extrac-tion for degradation extent. Features extracted from time series data using the chaotic time series signal analyze quantitatively material degradation extent. For this purpose analysis objective in this study if fractal dimension lyapunov exponent and strange attractor on hyperspace. The lyapunov exponent is a measure of the rate at which nearby trajectories in phase space diverge. Chaotic trajectories have at least one positive lyapunov exponent. The fractal dimension appears as a metric space such as the phase space trajectory of a dynamical syste, In experiment fractal(correlation) dimensions and lyapunov experiments showed values of mean 3.837-4.211 and 0.054-0.078 in case of degradation material The proposed chaotic feature extraction in this study can enhances ultrasonic pattern recognition results from degrada-tion signals.
In this Paper, we propose the feedback method having neural network to control the chaotic signals to periodic signals. This controller has very simple structure, it is immune to small parameter variations, the precise access to system parameters is not required and it is possible to follow ones of its inherent periodic orbits or the desired orbits without error, The controller consist of linear feedback gain and neural network. The learning of neural network is achieved by error-backpropagation algorithm. To prove and analyze the proposed method, we construct a software tool using c-language.
This paper proposes the method to recognize of time series data based on the chaotic feature extraction. Features extract from time series data using the chaotic time series data analysis and the pattern recognition process is using a neural network classifier. In experiment, EEG(electroencephalograph) signals are extracted features by correlation dimension and Lyapunov experiments, and these features are classified by multilayer perceptron neural networks. Proposed chaotic feature extraction enhances recognition results from chaotic time series data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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