確定性系統(tǒng)產(chǎn)生的混沌運(yùn)動(dòng)在很多學(xué)科中得到了極大的關(guān)注。由混沌系統(tǒng)產(chǎn)生的混沌信號(hào)是具有高度初值敏感性、類(lèi)似噪聲統(tǒng)計(jì)特征的寬帶信號(hào)，廣泛應(yīng)用于保密通信等領(lǐng)域。

　　在信號(hào)處理中，由于混沌信號(hào)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(tǒng)的線性濾波和頻譜方法都是基于信號(hào)與噪聲在頻域上分布的差別，然而現(xiàn)在這種差別已經(jīng)混雜甚至消失，因而難以再用傳統(tǒng)方法將其區(qū)分。近年來(lái)，混沌信號(hào)降噪方法如局部投影法、奇異譜分析法、構(gòu)造代價(jià)函數(shù)法等都取得了較好的效果。而對(duì)應(yīng)于混沌信號(hào)與噪聲的本質(zhì)區(qū)別——混沌信號(hào)具有分形、自相似性，小波分析在時(shí)頻域都具有很強(qiáng)地表征信號(hào)局部特征的能力，因此在混沌信號(hào)降噪領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用。

　　但在小波變換中，每次只對(duì)尺度空間進(jìn)行分解，未對(duì)小波空間進(jìn)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(shù)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(shù)不連續(xù)，雖然能保留原信號(hào)中的一些突變成分，但同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生新的不連續(xù)點(diǎn)，且對(duì)數(shù)據(jù)變化敏感，在重構(gòu)信號(hào)時(shí)會(huì)出現(xiàn)一定的振蕩，導(dǎo)致大的均方誤差；軟閾值方法中．系數(shù)的估計(jì)與原系數(shù)存在恒定的差值，發(fā)生了系數(shù)收縮，因而重構(gòu)時(shí)會(huì)損失有用的高頻信息，造成重構(gòu)信號(hào)信噪比降低，均方誤差較大。

　　針對(duì)上述局限，本文基于一種具有更高階數(shù)的新型閾值函數(shù)，給出一種對(duì)含噪混沌信號(hào)進(jìn)行小波包降噪的新方法。采用小波包方法能夠?qū)π〔ǚ治鲋袥](méi)有細(xì)分的高頻部分進(jìn)一步分解，從而具有更加精確的局部分析能力，并能夠根據(jù)信號(hào)特征，自適應(yīng)選擇相應(yīng)頻段，使之與信號(hào)頻譜相匹配，從而提高時(shí)頻分辨率，以達(dá)到更佳的降噪效果；而且所采用的閾值函數(shù)連續(xù)光滑，在噪聲小波系數(shù)和混沌信號(hào)小波系數(shù)之間存在一個(gè)平滑過(guò)渡區(qū)，更符合信號(hào)的連續(xù)特性，仿真實(shí)驗(yàn)表明對(duì)含噪混沌信號(hào)的降噪效果明顯。
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