40 lines
1.3 KiB
Python
40 lines
1.3 KiB
Python
|
"""
|
|||
|
|
实验1: 基础降噪与动力学特性恢复实验 (核心实验)
|
|||
|
|
目标:
|
|||
|
|
验证 RC 降噪方法在降噪和动力学特性恢复方面的基本有效性，建立基准性能。
|
|||
|
|
实验设置:
|
|||
|
|
- 混沌系统: 例如 Lorenz 或 Rossler 系统。
|
|||
|
|
- 噪声类型: 高斯白噪声 (可扩展到其他噪声)。
|
|||
|
|
- 噪声水平: 不同 SNR 设置。
|
|||
|
|
- RC 模型: 使用 ESN 等 RC 模型，调优储备池大小、谱半径等参数。
|
|||
|
|
- 训练方法: 监督学习 (例如 Ridge 回归)。
|
|||
|
|
评估指标:
|
|||
|
|
- 降噪指标: SNR 提升、均方根误差 (RMSE)。
|
|||
|
|
- 动力学特性恢复指标: 吸引子重构质量、Lyapunov 指数估计误差、分形维数估计误差、预测精度。
|
|||
|
|
结果展示:
|
|||
|
|
- 可视化时间序列、吸引子重构、PSD 对比图和表格展示指标结果。
|
|||
|
|
"""
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def load_data():
|
|||
|
|
# TODO: 生成并加载带噪及干净混沌系统数据
|
|||
|
|
pass
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def build_esn_model():
|
|||
|
|
# TODO: 构建 RC/ESN 模型并设置关键参数
|
|||
|
|
pass
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def train_model():
|
|||
|
|
# TODO: 利用训练集进行训练，使用监督学习方法
|
|||
|
|
pass
|
|||
|
|
|
|||
|
|
def evaluate_results():
|
|||
|
|
# TODO: 计算 SNR, RMSE, 吸引子重构、Lyapunov 指数估计误差等指标
|
|||
|
|
pass
|
|||
|
|
|
|||
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|||
|
|
# 主实验流程
|
|||
|
|
load_data()
|
|||
|
|
build_esn_model()
|
|||
|
|
train_model()
|
|||
|
|
evaluate_results()
|