確定性系統產生的混沌運動在很多學科中得到了極大的關注。由混沌系統產生的混沌信號是具有高度初值敏感性、類似噪聲統計特征的寬帶信號，廣泛應用于保密通信等領域。

　　在信號處理中，由于混沌信號具有功率譜寬帶性和似噪聲性，其頻帶與疊加的噪聲頻帶往往全部或部分重疊，而傳統的線性濾波和頻譜方法都是基于信號與噪聲在頻域上分布的差別，然而現在這種差別已經混雜甚至消失，因而難以再用傳統方法將其區分。近年來，混沌信號降噪方法如局部投影法、奇異譜分析法、構造代價函數法等都取得了較好的效果。而對應于混沌信號與噪聲的本質區別——混沌信號具有分形、自相似性，小波分析在時頻域都具有很強地表征信號局部特征的能力，因此在混沌信號降噪領域得到了很好的應用。

　　但在小波變換中，每次只對尺度空間進行分解，未對小波空間進一步分解，丟失了有用的高頻信息，因此在高頻段其頻率分辨率較差。另一方面，小波分解系數所廣泛采用的硬、軟閾值量化方法存在著局限：硬閾值方法的閾值函數不連續，雖然能保留原信號中的一些突變成分，但同時也會產生新的不連續點，且對數據變化敏感，在重構信號時會出現一定的振蕩，導致大的均方誤差；軟閾值方法中．系數的估計與原系數存在恒定的差值，發生了系數收縮，因而重構時會損失有用的高頻信息，造成重構信號信噪比降低，均方誤差較大。

　　針對上述局限，本文基于一種具有更高階數的新型閾值函數，給出一種對含噪混沌信號進行小波包降噪的新方法。采用小波包方法能夠對小波分析中沒有細分的高頻部分進一步分解，從而具有更加精確的局部分析能力，并能夠根據信號特征，自適應選擇相應頻段，使之與信號頻譜相匹配，從而提高時頻分辨率，以達到更佳的降噪效果；而且所采用的閾值函數連續光滑，在噪聲小波系數和混沌信號小波系數之間存在一個平滑過渡區，更符合信號的連續特性，仿真實驗表明對含噪混沌信號的降噪效果明顯。
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