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。     

混沌理论微弱信号检测方法的可行性分析

论述了混沌理论微弱信号检测方法的可行性,提出了利用混沌理论检测微弱正弦周期信号的仿真模型,采用了含有78个混沌振子的阵列来检测微弱正弦信号的幅值、频率、相位,从而达到高信噪比的测量.此方法是目前信噪比门限较低的时域信号处理方法,因而具有广泛的应用前景.     

基于混沌振子和DSP的微弱信号频率检测

本文应用TMS320C6203B实现了基于混沌理论的微弱信号频率检测.通过分析杜芬振子的阵发混沌运动机理,得出了利用过零率求取阵发混沌周期并进行微弱信号频率检测的方法,并通过改变策动力的频率,系统可检测各种频率的微弱正弦信号.结合DSP系统的优点,搭建了基于DSP和混沌理论的微弱信号检测系统,并时系统工作流程进行了研究.最后,对不同频率的正弦周期信号进行了相应的频率检测,实验结果证明了此系统的可行性和有效性.     

利用DSP和混沌理论检测水下微弱信号

本文应用TMS320VC549实现基于混沌理论的水下微弱信号检测.通过分析杜芬振子的混沌特性和该振子的阵发性混沌运动机理.得出了利用过零率识别阵发混沌运动状态并求取阵发混沌周期的方法检测微弱信号频率的方法.结合DSP系统的优点.搭建了基于DSP和混沌理论的微弱信号检测系统,并设计了相应的算法软件流程.最后,对不同频率的正弦周期信号进行了相应的频率检测,实验结果证明了此系统的可行性和有效性,并且通过改变策动力的频率,系统可检测各种频率的微弱正弦信号.     

基于混沌振子的微弱信号检测方法研究

分析了During方程的基本形式以及During振子的混沌运动，阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理，并推导出系统发生间歇混沌现象的频差条件和相位差对于系统特性的影响。试验证明：该振子对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性，对白噪声和与参考信号频差较大的干扰信号具有免疫力。     

基于混沌的微弱周期信号检测研究

分析了Duffing振子的混沌运动,通过改进Duffing方程的非线性恢复力项.构建新的微弱周期信号检测模型,仿真结果表明该模型能够实现强噪声背景下的微弱周期信号检测,具有很好的实用价值.     

混沌振子实现微弱周期小信号的检测

通过对混沌振子Duffing方程及其检测原理的介绍,发现混沌振子对周期小信号具有敏感特性,能够在强噪声环境下实现对微弱周期小信号的检测。Matlab实验仿真和分析证明了采用混沌振子Duffing检测微弱周期小信号的可行性。     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析了Duffing振子的混沌运动,利用振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性和对噪声的免疫力检测微弱周期信号,检测不同频率的信号需要不同频率的参考信号,通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号检测具有普遍性.将传感器周期性干扰信号作为对内驱动信号的摄动加入混沌检测中,通过观察混沌振子的状态变量的时间历程图,发现混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明了采用Duffing混沌振子检测微弱周期小信号的可行性.     

基于DSP的弱信号混沌测量新方法研究

将混沌理论应用到弱信号的测量中已获得了初步的成功,降低因电子开关的频繁通断而引起的测量噪声是目前需要解决的主要问题.提出了一种新的混沌测量电路设计方法,它利用DSP仿真电子开关,与已有的测量方法相比,具有更好的线性度和更小的误差.给出了新方法与目前已有方法的测量结果对比,表明该方法具有更良好的前景.     

基于混沌理论的微弱信号检测方法

分析了间歇混沌模型———Duffing振子的混沌特性,利用Duffing振子的非平衡相变对微小信号具有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质,采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测;并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据,该方法的优点在于可以直接进行解析计算。仿真实验表明:该检测方法简单、有效,检测的精度比较高。     

基于数字信号处理的微弱信号相关检测方法

介绍了微弱信号数字处理方法。     

基于DSP的心电信号R波检测新算法

根据多导联间心电信号相位的关系,算法选择其中的两个导联信号同时进行小波变换R波检测,最后比较这两个通道的输出得出R波检测结果.算法使用LMS自适应滤波进行消噪预处理,使得检测结果更精确.使用MIT-BIH心电数据库病变信号在DSP上进行测试,平均正确检测率达到了99.7%.     

基于DSP双相位检测微弱信号的仿真分析

针对数字信号处理器（DSP）系统集成度高、速度快、适合大量数据实时处理的特点,分析微弱信号的双相位相干检测原理,从应用的角度研究基于DSP实现的双相位检波模式的优点。利用DSP产生精确的相干波,从而使谐波的抑制能力可以达到一120dB。随机噪声中的信号幅值误差可以达到0．45％,相位误差0．228％。构建了一个以DSP为核心高精度的微弱信号检测系统。     

基于DSP的雷达视频信号数字采集与检测

介绍采用DSP数字信号处理器TMS320VC5402实现雷达视频信号的数字采集和检测的实现方法,简要说明所使用主要器件的功能和特性;介绍二级门限判决的原理及实现方法,给出实现雷达视频信号A/D变换以及对DSP接口的硬件电路图;说明软件实现杂波滤除以及目标信号检测的方法,并提供有关程序源代码。     

基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测

将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,提出了一种基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测算法。最小二乘支持向量机的训练过程遵循结构风险最小化原则,解决了传统机器学习的模型选择与过学习问题、局部极小问题等。仿真结果表明,本文算法在信混比达到-70 dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号。