南达微弱信号检测技术开发研究中心1985年两次举办技术应用培训班

为了推广和普及微弱信号检测技术,正确应用微弱信号检测仪器和设备,南京大学南达微弱信号检测技术开发研究中心于1985年5月24日至6月5日,9月9日至9月18日分别在马鞍山市和哈尔滨市举办了微弱信号检测技术应用培训班,来自全国各高等院校和研究所等单位的一百三十多名科技人员参加了学习。     

微弱信号检测学会四届二次理事会在浙江淳安召开

微弱信号检测学会四届二次理事会于2000年11月12～15日在浙江淳安召开。学会理事长陈佳圭研究员、副理事长唐鸿宾教授、戴逸松教授及本刊编辑部代表等参加了会议。会议的主要议题是学会工作及2001年第九届全国微弱信号检测学术会议征稿与筹备工作。会议初步确定2001年10月中旬在浙江雁荡山召开学术研讨会。与会专家讨论了理事会的换届选举、征文范围、论文集的出版等事宜。几年来,微弱信号检测学会连续出版了学术论文集,有力地促进了该学科的发展。微弱信号检测学会四届二次理事会在浙江淳安召开@刘彦东     

微弱信号检测的前置放大电路设计

针对精准农业中对微弱信号检测的技术需求,论文设计了以电流电压转换器,仪表放大器和低通滤波器为主要结构的微弱信号检测前置放大电路.结合微弱信号的特点讨论了电路中噪声的抑制和隔离,提出了电路元件的选择方法与电路设计中降低噪声干扰的注意事项.本文利用集成程控增益仪表放大器PGA202设计了微弱信号检测前置放大电路,并利用微弱低额信号进行了测试,得到了理想的效果.     

第七届全国微弱信号检测学术交流会在吉林省敦化市召开

第七届全国微弱信号检测学术交流会在吉林省敦化市召开第七届全国微弱信号检测学术交流会于１９９５年８月４－８日在吉林省敦化市召开。来自全国１５个单位的３６名代表参加了会议。会议由中国仪器仪表学会、中国物理学会微弱信号检测学会理事长陈佳圭研究员和副理事长戴...     

调参随机共振在超高频微弱信号检测中的应用

针对经典随机共振（SR）理论只适用于小参数,在提取高频微弱信号失效而无法使用的问题,提出一种调参随机共振检测高频率微弱信号的方法。首先,推导出双稳系统中阻尼系数与信号频率的关系,并以Kramers逃逸速率为分析手段,讨论阻尼系数变化对系统发生随机共振的影响;然后,分析了系统形状参数对系统产生随机共振现象的影响,通过联合调整阻尼系数和系统参数实现了大频率微弱信号的检测,并讨论了不同采样频率与调参系统输出频谱特性的影响,验证了该方法在低采样率下仍具有较强的稳定性;最后,以通用软件无线电设备（USRP）接收的无线电带噪信号作为系统的输入进行仿真。实验结果表明,利用该调参随机共振策略能够稳定有效地检测出强噪声背景下的超高频微弱信号,信号频率可达到MHz、GHz,拓展了随机共振原理的微弱信号检测的应用领域。     

第五届全国微弱信号检测学术会议将于苏州召开

1989年11月7日起,第五届全国微弱信号检测学术会议将于苏州市苏州大学召开。自1987年第四届学术会议举行以来,在全国范围内,微弱信号检测的理论和技术都取得了不少可喜的新进展。通过本届会议的广泛交流,将会把我国的微弱信号检测学科推向一个新     

基于Duffing振子的MEMS陀螺微弱周期信号检测

Duffing混沌振子系统对周期小信号具有敏感性,对噪声具有免疫性。对此进行了特性分析,讨论了振子方程参数变化带来的影响。对Duffing振子微弱信号检测的原理进行了实验验证,以LCG50陀螺为例,用Duffing振子检测方法对其周期误差信号进行了检测和分析,基于检测结果设计了FIR滤波器对MEMS陀螺周期误差信号滤波,结果表明:Duffing振子方法在MEMS陀螺微弱信号检测与信号处理中的可行性和有效性。     

基于级联双稳随机共振的微弱信号检测方法研究

微弱信号采集、检测与提取是航天测控领域研究的热点之一,学者们不断探索与研究微弱信号检测的新理论、新方法,以期能更快速、更准确地从大噪声背景中检测出微弱信号;文章介绍了随机共振的基本原理,分析了基于随机共振的微弱信号检测和故障诊断的工程实例,进一步指出了随机共振技术在微弱信号的增强放大和检测中的独特优势,为微弱信号的分析和噪声控制提供了一个新的处理思路。     

周期微弱信号的检测与跟踪

本文以实验为依据,阐述了用单板机实现对周期微弱信号的检测、恢复和跟踪技术,重点讨论了如下内容: 1.提出了漏值取样,在此基础上对传统的多点数字平均技术加以改进,给出了更加有效、适应性更强的漏值多点数字平均。2.对周期未知信号的检测和恢复方法。3.对周期蠕动的微弱信号的检测、恢复和自适应跟踪技术。     

微弱方波混沌检测仿真系统

目前混沌检测技术作为微弱信号检测的一种有效方法,通过混沌对微弱方波信号的检测原理分析,得出了混沌作为检测微弱方波信号技术的可行性.并进一步结合实际,设计和建立了微弱方波混沌VB仿真平台,经过实际验证运行表明,混沌技术作为微弱信号检测手段的有效性,为混沌检测技术的发展提供了一个广阔的前景.     

电力系统故障的微弱信号检测方法的研究

为了确保电力系统能够安全稳定的运行,实时检测故障中的微弱信号。通过噪声干扰情况下微弱信号的不同变化进行研究,得到了一种微弱信号的DUFFING混沌检测模型。系统发生故障时会产生相应的微弱信号,运用DUFFING混沌振子法分析不同情况下微弱信号的时域波形和相平面轨迹变化规律,并建立数学检测模型,对其幅值进行混沌检测仿真。结果表明,当r=0.8264V,w=1rad/s时将白噪声和微弱正弦信号同时加入后,此时,混沌状态、大尺度周期状态的相平面运行轨迹依然在进行有规律的运行,可以清晰的观察出需要检测的微弱信号。在强噪声存在于系统中时,该方法明显克服了噪声对信号稳定性的干扰,能精确有效检测微弱信号。系统在应对不同工作环境、仪器设备老化等情况时,提高了检测效率,保证系统的稳定运行。     

基于TD-SCDMA与DSP2407的微弱通信信号检测系统设计

针对无线通信过程中,传统系统对微弱通信信号检测准确度不高的问题;分析了微弱通信信号传递的极化特性,利用电波的极化特性优化双极化天线的方法,基于TD-SCDMA双极化天线技术,设计并实现了基于TD SCDMA双极化天线的微弱通信信号检测系统,根据TD SCDMA双极化天线技术实现微弱通信信号的检测,采用TM320LF2407 DSP2407芯片的脉冲信号检测系统的设备,分析了信号检测系统的硬件结构设计,分析双极化天线下微弱通信信号的网络规划,在该网络规划条件下通过匹配滤波幅值检测完成微弱通信信号的检测;实验结果说明,所提检测系统能够满足微弱通信信号的实时检测和精度要求.     

强噪声下的微弱信号检测技术

"微弱信号"主要指那些被噪声淹没的信号,"弱"是相对于噪声而言的。弱信号在强噪声背景下的检测一直是工程应用中的一个难题。在强噪声背景下,提高信噪比,检测有用的微弱信号是微弱信号检测的首要任务,满足了现代科学研究技术的需要,因此研究微弱信号的检测技术具有重要意义。本文对强噪声下的微弱信号检测技术进行分析,以期为相关研究人员提供参考意见。     

基于特征向量盲分离的多频微弱信号检测方法

研究了低信噪比条件下混合信号的盲分离,针对实际探测的微弱信号常常是多个频率微弱信号共存的情形, 进行了利用特征向量盲分离检测多个频率周期性微弱信号的研究, 以便把利用特征向量盲分离的微弱信号检测应用于信号处理中微弱信号的提取.该方法首先建立混合信号阵元接收模型,利用多路传感器信号盲分离提取有用信号,达到微弱信号检测的目的.仿真和实测数据试验结果表明,此方法可检测出湮没在强噪声环境中的微弱信号的幅度和频率,在-30dB极低信噪比下恢复出了多个弱信号,具有很高的可靠性.     

微弱信号混沌检测的自跟踪扫频控制方法

当利用混沌理论进行微弱信号的检测时,针对不同频率的信号只能分别构建不同的检测系统进行检测,势必使其检测效率低下.本文阐述了一种分频段阈值变换的混沌检测方法,并基于该方法实现了自跟踪扫频检测.为此,首先分析了微弱信号混沌检测方法中的变阈值法和定阈值法,指出了这两种方法的优缺点,然后提出了分频段阈值变换的混沌检测方法,并基于该方法开展了微弱信号的自跟踪扫频检测控制的研究,设计制作了微弱信号自跟踪扫频检测控制电路,并进行了微弱信号自跟踪扫频混沌检测的实验研究.结果表明该检测控制系统可以实现在噪声背景下的中低频率微弱周期信号的自跟踪扫频检测.     

基于混沌理论的微弱信号检测的DSP实现

针对数字信号处理器(DSP)系统集成度高、速度快、功耗低、适合大量数据实时处理的特点,从应用的角度研究基于混沌理论的微弱信号检测原理;深入讨论其应用于DSP的实用化,构建一个优化的以TMS320C6203为核心的真实系统,实时实现基于混沌方法的微弱信号检测。     

数字式多点均衡的微弱信号检测仪设计

在数字信号检测技术中,针对从强噪声信号中提取微弱信号的难题,本文深入分析了几种常见的微弱信号检测方法,从实现难度、检测的实时性等方面进行了对比,提出了基于数字式多点均衡策略的微弱信号检测方法.给出了该微弱信号检测仪的具体实现方案和技术手段,并从理论上分析了该检测仪的性能,验证了多点均衡策略的可行性.     

Duffing振子检测微弱正弦信号的普遍性研究

分析了Duffing振子的特性,研究了Duffing振子在微弱正弦信号检测中的应用。结合理论分析和大量的仿真试验,表明了Duffing振子检测微弱正弦信号的可行性。最后提出了一种利用Duffing振子检测微弱周期信号的方法,该方法在信号检测方面具有广泛的应用前景。     

小波神经网络在微弱信号检测中的应用

因为噪声总是会影响检测的结果,所以低信噪比下的信号检测是目前检测领域的热点,而强噪声背景下微弱信号的提取又是信号检测的难点。小波神经网络比数字滤波器更加适合检测微弱信号。小波神经网络是一种时频分析的自适应系统,它能检测信号中的微小变化。该文提出了一种新的检测白噪声中微弱信号的方法。仿真结果表明,小波神经网络在检测微弱信号的特征和改善信噪比方面是一种十分有效的方法。     

基于MSP430的微弱信号检测装置设计

设计了基于TI公司超低功耗微控制器MSP430G2452的微弱信号检测装置。该装置可以准确检测出已知频率的混杂在高噪声中的正弦微弱信号的幅值。系统硬件由电源模块、信号叠加模块、信号提取模块和显示模块构成。经测试该装置能够很好地满足微弱信号的检测精度要求,制作成本低。