基于最小二乘的极低频微弱信号实时检测方法

极低频信号由于对金属介质具有良好的穿透性,现被应用于管道机器人的示踪定位系统中.实现极低频信号的可靠检测是保证示踪定位系统正常工作的关键,现有检测系统中使用的检测方法易受噪声干扰,经常出现误报与漏报,可靠性低.根据实际工程中极低频信号动态范围大、观测时间有限的特点,提出了一种基于最小二乘的极低频信号实时检测方法,构造了检验统计量并通过MATLAB仿真分析了窄带高斯噪声情况下的检测性能.以DSP为核心设计实现了基于最小二乘的极低频磁场信号检测系统,通过仿真与工程实验验证了所提出方法的优越性.在信噪比为3 dB,恒虚警概率为1%的条件下,检测概率可达90%,完全满足管道机器人示踪定位系统中极低频信号实时检测的要求.     

基于随机共振原理的中低频信号检测方法与电路设计

大量研究表明,对于满足绝热近似理论的所谓小参数信号,利用随机共振特性可以实现被测信号中噪声能量向周期性有用信号能量的跃迁,从而增强信号输出的信噪比.针对在机械故障中常见的难以实现随机共振的中低频周期信号,利用信号调制特性,将其变换为可满足绝热近似理论的小参数信号,从而实现了基于随机共振原理的微弱信号检测.在此基础上,设计出了混频随机共振电路系统,利用混频器将待测信号与扫描信号发生器产生的信号作选频处理,然后输入非线性双稳态系统实现基于随机共振的检测.模拟实验结果表明,该电路系统能够实现随机共振并从噪声背景中检测出微弱的中低频周期信号.     

基于随机共振原理的微弱信号检测与应用

阐述了应用随机共振对微弱信号进行检测的原理.在研究双稳态非线性系统的基础上,设计了非线性系统及其控制系统电路,该系统可以大大抑制噪声,并在双稳态系统中产生信号调制噪声效应.对双稳态系统的输出信号作了频谱分析,辨识出了淹没在白噪声中的微弱正弦信号频率.实践应用证明.此方法明显提高了信噪比,免去了求解复杂的统计微分方程,这在多传感器测量和机械系统故障早期检测中具有一定的实际应用价值.