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介绍了随机共振的基本原理,通过数值仿真研究了对称双稳系统的随机共振现象,并将其应用于微弱信号的检测,仿真结果证明了基于随机共振的微弱信号检测的有效性. 相似文献
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不是所有类型的微弱信号经随机共振系统处理后都能被有效识别,因为随机共振的信号处理方法由于系统的跃迁和非线性等因素,会使系统输出波形相对于原信号产生一定程度的畸变,势必影响对原微弱信号的识别。本文首先从随机共振动力学机理的角度逐一分析了单频正弦信号、混频信号及非周期方波等信号的随机共振系统处理过程,然后结合随机共振系统自身的输出特性分析了对于不同类型信号检测的适应性问题。研究认为,随机共振作为一种信号处理方法,其本质是属于时域的,它的"两态输出"特性使之更适合于识别各类单周期微弱信号的周期特征,而系统的跃迁特性能用于大致地展示具有"两态特征"的非周期连续微弱信号。 相似文献
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随机共振指的是在一定的非线性条件之下,从弱周期信号以及随机干扰的噪声互相合作而造成的整体运行体系的强周期输出的具体迹象。非线性随机共振操作系统能够借助噪声对微弱信号的强化效果,增加对微弱信号的检测能力。为了能够在强噪音的工作环境中对微弱信号做检测,使用了一种新型的使用形式,给随机共振的基本工作理念设计出了有关硬件电路系统的一般模式,并且将其使用在单频信号的检测工作之中。使用随机共振技术能够从较强的噪音环境中对各种单频信息以及多频弱信号做有效的提取。在未来的信息识别以及信息处理工作范围之内,随机共振的弱信号检测技术的发展前景将会是不可估量的。 相似文献
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本文提出了一种强混沌噪声中检测微弱正弦信号的自适应方法.该方法在硬件设计上容易实现,并且计算量小,算法复杂度为a(n).计算机仿真实验结果表明:该方法能够比较精确地检测到强混沌噪声中的微弱信号,检测的信噪比可达到:-40dB. 相似文献
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《石家庄学院学报》2015,(6)
混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好. 相似文献
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微弱信号的频率检测是微弱信号处理的一个重要内容,也是判定微弱信号幅度和相位的重要前提.文章提出一种方法,将AD采样数据先用结构函数算法粗略判定信号频率,然后进行数字预滤波,最后再次使用结构函数算法准确测定频率.该方法完全数字化,在带AD采样和存储器的微处理器系统上均可实现,编程简单,且不要求实时性,很容易在本科生的微弱信号检测实验中实施.实验证明,该算法对于信噪比为-20 dB以上的信号都具有很好的频率检测精度.在实验中提高采样AD的位数、采样频率、采样点数可进一步提高检测精度. 相似文献
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用数值方法研究了随机共振(SR)系统.理论分析表明,正弦信号在系统输出中的数值表现仍为正弦信号,白噪声的效应是维纳过程,较小的系统参数才能使随机共振系统发生信号调制噪声效应.仿真实例验证了分析结果. 相似文献
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为了克服强背景噪声的干扰影响,改善微弱检测信号检测质量,本文对比研究了几种微弱信号检测方法,给出了一种基于仿射投影自适应滤波的微弱信号检测方法。仿真实验结果表明,该方法能通过自适应对消各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测性能,有效提取微弱信号,并在具有较快的收敛速度和较小的稳态失调的同时降低运算复杂度。 相似文献
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基于随机共振理论的低速重载齿轮故障诊断研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于随机共振理论,结合包络解调分析研究微弱低频幅值调制信号的增强与提取,并应用于低速重载齿轮的故障诊断.先将低频幅值调制信号输入到双稳非线性系统,运用信号自含噪声或外加噪声,实现随机共振现象,然后再进行包络解调分析.对模拟调幅信号和实测低速重载齿轮箱振动信号的分析结果,证实所提出方法的有效性和优越性. 相似文献
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研究了调制随机共振利用傅里叶变换的频移特性解决大频率输入信号（频率大于1）的检测问题。首先利用调制系统将信号的频率转换为产生随机共振适宜的频率,再利用随机共振系统中噪声和信号的协同作用,实现强噪声背景下大频率周期信号的检测。 相似文献
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提出一种既能快速去除图像随机脉冲噪声又能较好地保留边缘细节信息的一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性特征,对于任一像素,根据其与邻域内像素相近的个数和与其相近像素本身在邻域内的相似情况,将各像素分为噪声点、疑似噪声点和信号点,对疑似噪声点根据其是否为邻域内的极值将其分为噪声点和信号点。对于信号点不做任何处理,而对于噪声点则按照一种基于欧拉距离的自适应加权均值滤波算法进行处理。实验结果表明,算法能够快速高效地滤除随机脉冲噪声,且无需人为修改相关参数和“门坎”值,综合性能优良,特别适用于对实时性要求较高的图像处理系统。 相似文献
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在Piella G等人提出的自适应提升小波变换的基础上,提出了有效分析电能质量信号扰动检测与定位的改进的自适应提升小波预测算法;根据改进的自适应提升小波对信号的极强分类能力,将经过派克变换后的电能质量信号分为正常区与扰动区以及间断点区与非间断点区,再对各不同的区运用不同的更新算法与预测算法,能够快速准确地对电能质量信号作出扰动检测定位以及扰动程度的定量刻划;并且根据测出的扰动时间及扰动方向可以对扰动类型做出准确的分类;运用该算法对电压凸起、电压凹陷、电压暂态中断、电压瞬时脉冲、电压暂态振荡的检测与定位以及电压谐波的分析都证实了该算法的准确性和有效性。 相似文献
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提出一种基于自适应级联滤波的多分量非平稳网络入侵的高效检测算法。进行网络入侵的多分量非平稳信号模型构建,在此基础上设计自适应级联滤波算法,实现对网络入侵干扰滤波和信号的检测。给定网络入侵信号处于低信噪比的网络数据交互环境下,利用自适应滤波器方法来确定信号频率,用一个四阶累积量表示自适应滤波器的传递函数,利用过去输入样本的有限线性组合来进行自适应滤波,实现算法改进。仿真结果表明,该算法能在低信噪比下高效地检测出网络入侵信号,网络入侵的两个分量特征的频谱特征聚焦性能较好,实现了对入侵特征的准确检测。在相同条件下,检测准确率提高了25.67%,有效保证了网络安全。 相似文献
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介绍了为验证频谱重叠信号分离的循环平稳算法理论的正确性和进一步研究该理论的实际应用,采用可编程数字信号处理器(DSP)为核心,构建利用循环平稳特性分离平谱重叠信号的实验平台系统.采用DSP实现自适应频移滤波器对信号进行处理,实现频谱重叠信号的分离;使用Borland Delphi开发应用程序,方便用户对参数的设置.该系统应用程序响应速度快、主机用户界面友好,经实验测试,DSP系统能够实时地实现频谱重叠信号的分离. 相似文献
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为改进随机采样一致性算法模型参数估计可能不是最优导致图像特征点配准率不高的问题,缩短特征点提取时间,提出一种结合Delaunay三角网格约束的自适应多尺度图像重叠域配准方法。采用自适应通用加速分割检测算法,快速检测出均匀稳定的特征点,并且用二进制特征描述子解决尺度不变性和旋转不变性问题。因传统随机采样一致性算法阈值选取和迭代次数的局限性,会掺杂部分难筛的误配点,在此前提下借助Delaunay算法剖分粗匹配点集,遍历计算网格间对应三角形相似度并储存在相似性度量矩阵中。依据Delaunay三角网特性,剔除相似度差异大的三角形,重构网格保存余下的匹配点集。实验结果表明,该方法特征点提取速率比FAST快15%~20%,特征点正确配准率比随机采样一致性算法提高约4.9%,不仅可自适应多尺度快速提取特征点,而且在保证特征点正确配准率基础上尽量多地保留有效特征点数量。 相似文献
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叙述了DFT在连续信号谱分析中的频谱泄漏现象,分析了造成频谱泄漏的原因,讨论了一种自适应同步抽样算法.该算法利用频率跟踪技术实现采样频率的自适应调整.实验结果表明,该算法能够有效地减少频谱泄漏,在以交流电信号测量为基础的系统中具有较好的应用价值. 相似文献
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