基于噪声和混沌振子的微弱信号检测

利用混沌振子来检测淹没在强噪声背景中的微弱信号，详细研究了Duffing振子检测微弱信号的原理和过程。理论分析和仿其实验均表明混沌振子能有效地检测微弱信号。     

基于Duffing振子检测频率未知微弱信号的新方法

针对现有混沌振子难以检测频率未知微弱信号这一难点,提出利用Duffing振子输出值的方差峰值结合遗传算法检测淹没在强噪声背景中频率未知微弱信号的一种新方法。从分析混沌系统结构参数的阈值入手,讨论了周期策动力的频率、初始相位和噪声对系统运行状态的影响;研究系统输出值方差与系统状态的对应关系,探讨待测信号频率以及与周期策动力之间相位差对状态变量方差和状态转换时间的影响。由此,提出采用具有相位偏移的Duffing振子阵列覆盖全相位,并结合遗传算法,优化求解不同频率输入信号下系统输出值方差的极值,以此得到待测信号频率的方法。该方法解决了现有混沌振子类检测方法必须已知信号频率的限制。实验结果证明了本方法能准确、快速地检测待测信号频率。新方法的状态判定简便、检测精度高、更为灵活、适应性强,为微弱信号的检测提供了新的手段。     

基于混沌理论的微弱信号检测及自跟踪扫频电路实现

为解决工程实际中因待测信号常常被淹没在噪声背景中而传统信号检测方法难以检测等问题,将基于混沌理论的非线性信号检测技术应用到实际工程故障诊断中,开展了基于Duffing振子的微弱信号检测原理的分析,建立了混沌振子与微弱信号检测之间的关系,提出了基于Duffing振子的微弱信号检测方法,利用混沌系统相变对周期小信号的敏感性和对噪声具有免疫力的特点,设计制作了基于Duffing振子的微弱信号检测电路;对微弱信号检测的自适应进行了研究,利用AVR单片机及AD9850等芯片实现了信号检测电路的自动跟踪扫频功能,最后开展了该信号检测电路对不同频率微弱信号的检测试验。研究结果表明,用该电路可以实现在工程中常见的噪声背景下的中、低频率微弱周期信号的检测。     

微弱信号的差分振子检测方法

在分析了差分振子基本原理的基础上,重点在理论上分析了噪声对差分振子输出相图的影响,推导了相图大小与有效信号幅值之间的线性比例关系,弥补了差分振子不能检测信号幅值的缺点,阐明了系统参数对差分振子检测性能的影响.理论分析、仿真实验及工程实践表明,该方法简单稳健,实时性好,具有良好的抗噪性能,能有效检测强噪声背景下的微弱故障信号,可实现机电设备早期故障的可视化检测.     

基于混沌理论的滚动轴承故障信号检测

针对滚动轴承早期故障信号十分微弱的问题,提出采用Duffing混沌振子对故障微弱信号进行检测的方法。对Duffing方程进行改进,实现对任意频率微弱信号的检测。分析微弱周期信号相位角对检测系统的影响,提出采用多相位混沌振子阵列来消除微弱周期信号相位角对检测系统的影响。通过仿真实验,确定检测系统由3个混沌振子构成。使用该检测系统成功检测出轴承外圈故障微弱信号,相比传统的混沌振子检测系统,缩小了检测盲区,提高了检测信噪比。     

机械振动微弱慢频变信号的混沌振子检测

机械振动微弱信号的检测与识别有利于早期故障的检测与诊断。用Duffing混沌振子检测微弱振动信号具有明显的优势。提出了用混沌振子检测慢变频微弱振动信号的方法。在给出Duffing混沌振子对微弱信号检测的基本原理后，根据慢频变信号的特征，对信号进行了周期离散，提出了对暂态信号进行时域延拓的方法，分析了可行性。提出了幅频联调方法，设计了检测原理，并给出了实现步骤。结合所提出的两种方法，对带噪声的频变微弱振动信号进行了检测分析。仿真结果和实际采集信号分析结果支持了所提出方法的适用性。     

基于符号序列信息熵混沌特性的微弱信号检测

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声免疫的特点检测微弱信号,具有高灵敏度和很好的抗噪性能,其检测的关键在于对混沌振子系统所处状态的识别.针对Duffing振子系统在信号检测领域中的应用,提出了一种基于符号序列信息熵混沌特性的微弱信号检测方法.该方法利用时间序列符号化来捕捉Duffing振子系统时域输出的大尺度特征,应用Shannon信息熵定量计算时间序列中蕴藏的确定性和随机性规律,达到自动识别特定微弱信号的目的.给出了该方法的原理和相应检测程序流程图.实验结果表明,利用该方法可以准确快速地检测出微弱信号,为混沌检测研究的实用化提供了一种有效途径.     

一种基于杜芬振子的微弱信号检测方法

杜芬振子相变对与参考信号频差较小的周期弱信号具有敏感性,对白噪声和参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力。在此基础上结合Labview和Matlab的接口技术提出了一种能在强噪声环境下检测弱信号的方法,该方法具有很好的信噪比,且在超声波弱信号检测得到了验证,具有良好的检测结果。     

混沌振子在微弱信号检测中的可靠性研究

针对混沌振子微弱信号检测的可靠性问题,对一种改进型混沌振子敏感特性进行分析,指出周期策动力幅值位于临界值时,初始值对系统的状态起决定性的作用,并由此定义了检测系统的敏感集.通过扰动控制方法验证噪声对振子的驱动作用相当于对初始值的扰动,发现在噪声作用下混沌振子微弱信号检测方法存在误判可能,利用所定义的敏感集对噪声背景中微弱信号的可靠检测进行了分析,为消除误判实现该微弱信号检测方法的应用提供了理论保证.     

基于Duffing振子和ML的微弱信号幅值估计新方法

基于Du ffing振子和最大似然参量估计方法,提出一种微弱正弦信号幅值估计的新方法。介绍了新方法的原理和具体实现过程。将混有噪声的待测信号送入Du ffing系统,依据大周期工作状态下Du ffing系统具有优良的信噪比改善特性,采用最大似然法估计Du ffing系统的输出信号幅值,进一步由系统输入输出之间的关系确定输入的微弱正弦信号的幅值。通过仿真实验,对该方法和最大似然法直接用于微弱正弦信号幅值估计的结果进行了对比。实验结果表明:该方法明显提高了估计精度。     

基于小波熵的微弱信号检测方法研究

在科学技术研究领域中,经常会遇到非平稳、低能量、瞬时变化的微弱信号检测问题,然而,微弱的有用信号往往被环境噪声所湮没,最大程度地提取有用信息一直是弱信号检测中的一个难题。尤其对短时低能量的瞬变信号,采用传统信号处理方法提取其位置信息难以奏效。小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,在软阈值基础上引入反映信号能量分布特性的小波熵概念,利用信号在不同分解尺度上具有不同的小波熵,能够自适应地确定高频系数分量的阈值。仿真分析表明,基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。     

Lyapunov指数算法在应答器信号混沌振子检测中的应用

针对为提高在强噪声环境下应答器上行链路传输信号的检测精度,利用混沌系统对初始条件敏感以及对噪声免疫的特性,将混沌振子应用到应答器上行链路信号检测解调中.结合微弱信号Duffing振子检测原理和应答器上行链路信号特征,给出了使用Duffing振子检测应答器信号的方法和步骤,并使用Lyapunov指数算法计算Duffing振子检测系统的临界阈值,定量判断系统的输出状态,实现应答器信号的解调.在理论分析的基础上,进行了实验仿真验证.仿真结果表明,基于Lyapunov指数算法的应答器信号混沌振子检测方法提高了阈值设置的准确性和效率,并确保了应答器信号检测的可靠性.     

锁定放大微弱信号检测仿真与设计研究

为解决商用锁定放大器不便于特定应用背景下微弱信号检测系统的灵活扩展与剪裁,该文分析了正交锁定放大的基本原理,建立了正交锁定放大的MATLAB/SIMULINK数学模型,展示了锁定放大所能达到的性能以及数字信号处理对锁定放大性能的改善效果。给出了正交锁定放大检测装置的硬件设计过程,包括前端信号调理电路、移相电路、相敏检测电路、低通滤波电路、均方值电路及数字显示电路等。仿真表明,在高斯噪声影响下,微弱信号检测可以达到较高的检测精度,且通过滑动平均值滤波算法可以有效提高检测的精度。实验研究表明,在噪声信号峰峰值为10 V情况下,可以将50 m V的有用信号提取出来,且在50 m V以上可以拟合出较好的输入输出线性关系,便于检测装置的标定。     

微弱信号的混沌检测系统设计

以混沌系统的参数敏感性和符号动力学为基础，设计了一个微弱信号检测装置，研究了相应的电路实现方法，给出了单元电路分析和实验结果，结果表明利用混沌实现弱信号检测的可行性。     

混沌背景中微弱谐波信号检测的SVM方法

为了提高混沌背景下的微弱谐波信号检测能力，提出了一种提取混沌背景中微弱谐波信号的支持向量机（support vector machines，SVM）方法。该方法的突出特点是针对小样本或嵌入维数未知的情况，建立混沌噪声的一步预测模型，抑制噪声对混沌背景信号预测的影响，起到预滤波作用，然后从预测误差中提取微弱谐波信号。实验结果表明，该方法具有比传统RBF神经网络预测方法更强的稳健性和泛化性，在信噪比（SNR）为-47．931dB时仍可检测出强混沌中的微弱谐波信号。     

基于随机共振原理的大频率微弱信号检测方法研究

针对直接利用随机共振原理不能有效地检测出大频率微弱信号的问题,提出了利用混频器的频谱搬移特性,将待测的大频率信号和信号发生器产生的信号混频,从而使大频率信号转化为小频率信号,然后再加入非线性双稳态系统,对此方法进行了理论上的研究并设计出了混频随机共振电路系统。研究结果表明,基于此方法设计的电路能有效地检测出大频率微弱信号。