爆炸物检测中微弱NQR信号的处理

介绍了用核四极矩共振技术检测爆炸物品的原理及检测过程中信号的处理方法。根据NQR测量中接收信号极其微弱的特点，针对以数字累加技术处理NQR信号的常规方法，提出了利用相关检测的方法来处理核四极矩共振（NQR）信号，该方法可以更有效地提高信噪比,并消除随机噪声和外界干扰对接收信号的干扰，从而提高了检测微弱NQR信号的准确性。     

基于奇异值分解的NQR信号去噪分析

核四极矩共振方法探测系统可用于炸药等危险品的检测,通常它们的核四极矩共振信号十分微弱,探测系统的输出信噪比很低,大大增加了检测的困难,文中基于奇异值分解,叙述了一种有效的去噪方法,从而有效地提高了系统的输出信噪比.     

基于总体最小二乘的核四极矩共振参数估计

核四极矩共振(NQR)是一种固态射频谱分析技术,可用于检测高危险爆炸物。然而,NQR信号本身非常弱,并且易受线圈的热噪声和外部射频干扰的影响,低信噪比限制了NQR技术的实际应用。在研究自由感应衰减信号特性基础上,应用基于总体最小二乘法的线性预测估计器对NQR信号的参数进行估计,仿真数据和实测数据结果验证了该算法的有效性。     

随机共振瓦斯微弱信号检测方法研究

为了解决检测煤矿复杂环境中的瓦斯信号时易受周围噪声干扰以至微弱信号被掩埋或产生异常数据的问题,提出一种基于随机共振的微弱瓦斯信号检测方法。采用欠采样原理对大频率信号尺度变换及粒子群算法优化系统结构参量,对大参量微弱信号在随机共振系统中的共振效果进行了理论分析和研究。结果表明,该方法可以以较低的采样频率,自适应地达到较好的共振效果;可有效地滤除噪声并增强系统辨识微弱信号的灵敏度以及信号检测的动态范围。该研究为瓦斯突出信息的早期辨识提供了一定的理论依据。     

腔内CdTe电光调QCO_2窄脉冲激光外差信号特性分析

较详细地研究了腔内CdTe电光调QCO2 窄脉冲激光及其外差信号的时域频域特性,发现它的激光脉冲时域波形有很长的拖尾,拖尾持续时间与CdTe晶体外触发电压开关宽度有关,触发宽度越宽拖尾越长,反之则短。进行了调QCO2 脉冲激光微弱信号检测实验,即将脉冲激光衰减到用直接探测方法无法检测的程度,此时再用外差检测方法,在脉冲包络之内及其拖尾部分观察到了较强的外差中频信号,从实验上验证了外差探测灵敏度远远高于直接探测。根据该激光脉冲拖尾持续时间部分可控的特性,从理论上讨论了CO2 连续激光本振和窄脉冲主振激光外差中频信号频率跟踪和偏频锁定的可行性     

利用随机共振解调微弱MFSK信号

采用随机共振解调微弱MFSK信号解决了传统解调方法误码率高的问题.根据大噪声环境下信号能借助噪声能量发生随机共振这一理论,先将微弱MFSK信号通过双稳态随机共振系统以提高其信噪比,对随机共振系统的输出信号用FFT来区分每段信号的载波频率,最后依据判决准则解调MFSK信号.当信噪比较高时,可向信号中人为添加白噪声来使之适...     

基于PECL门电路的超宽带（UWB）信号发生器设计探讨

本文设计了一种基于PECL门电路的超宽带（UWB）信号发生器。该发生器采用低电源5V电压供电,产生了脉宽为500PS、中心频率为1GHz、－10db带宽为1700MHz（100MHz－1800MHz）的无干扰窄脉冲超宽带信号。文章分析了该发生器工作原理与设计方法,并对实物电路板进行了相关的测试,测量结果显示该发生器所输出的脉冲波形较理想,对称性良好,并且没有大的拖尾和振铃,是一种适合于超宽带通信系统的窄脉冲信号形成电路。     

强噪声背景下动车组轴承微弱故障信号检测

动车在高速行驶中,齿轮箱轴承易发生裂纹、点蚀等故障.为了在故障发生的初期检测出微弱的故障频率成分,本文提出了一种基于小波降噪预处理的周期势振动共振的轴承故障诊断方法.利用小波包提取轴承的固有共振频带,重构提取出的信号,滤除其中的强噪声干扰,随后将信号输入周期势振动共振系统,增强了故障特征.同时,本文建立了考虑振动共振系统中高频激励信号幅值的优化模型,并采用蚁群算法实现了其参数的自适应优化,得到输出信号后将其转化到频域分析,从而检测出轴承早期故障.实例分析表明,所提方法的数据处理结果相比单独采用随机共振的结果更精确,误差缩减至0.3％.     

基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法

由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利用该方法对信噪比为-27 dB条件下的微弱单频信号检测进行了仿真,结果进一步验证了所提微弱信号检测方案的正确性。所提方法大大降低了信号的采样速率,为将随机共振应用于科斯塔斯(Costas)环的改进奠定了基础。     

基于随机共振的微弱信号检测研究

微弱信号是淹没在噪声中的小信号,且一般其信噪比比较低。微弱信号的检测在物理、电子和生物医学方面都具有重要的意义。依据随机共振理论,噪声在一定的条件下有利于微弱信号的检测。研究了随机共振的原理、双稳态系统中的随机共振现象及随机共振的应用研究现状。