强背景干扰中微弱信号检测的新尝试

介绍１种检测强背景干扰中微弱信号的新方法，将其应用于医用Ｘ线滤线栅性能测试后，实现了检测手段的智能化；工作效率提高数１０倍以上。     

强噪声背景下的语音信号提取研究

针对强噪声背景中语音信号提取的难度,提出一种基于Simulink和FDATool的改进型信号提取模型,该模型在传统自适应噪声消除器SIMULINK模型的基础上通过增加双带通数字滤波器实现.理论分析和仿真结果表明,该方法在强背景噪声中提取语音信号是可行的,且比没有改进时信号提取效果明显增强.     

微弱电信号检测方法回顾

系统分析了微弱电信号检测的理论和技术,着重讨论了强噪声背景下微弱电信号现有检测方法的优缺点及应用.以线性和非线性为主线,将线性分析法按时域(相关检测法、锁定放大、取样积分、数字式平均、时域平均)、频域(功率谱法)以及时频域(小波变换谱分析、分数谱分析)检测方法进行梳理归类,而对于非线性分析法主要分析了高阶谱、神经网络、支持向量机、经验模式分解、混沌理论、差分振子以及随机共振方法.最后认为,多种理论与技术的结合以及借助软件技术,如LabVIEW,是弱信号检测的发展趋势.     

一种强噪声背景下的微弱信号检测的新方法

基于自适应滤波算法对小波滤波器的构造方法进行了研究,重点在于解决对强噪声环境下微弱信号提取所需要的小波变换的子带自适应滤波器的构造,把小波变换技术和自适应滤波技术应用于微弱信号的检测。提出基于自适应小波变换的心电信号的检测,利用小波变换的子带编码理论,通过在多个子带权值的自适应匹配,回复后拟合微弱信号。仿真结果表明,该方法可进一步改善信号的检测能力,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。     

海洋环境噪声背景下水声信号检测的新方法

介绍了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本原理,并对该方法进行了高斯白噪声下的仿真验证。然后,把这种方法应用于以模拟海洋环境噪声为背景干扰的水声信号的检测中,仿真结果证明了这种方法的可行性。     

随机共振用于微弱信号检测时的结构参数研究

分析了参数调节随机共振中系统结构参数对输出效果的影响,通过仿真,得出了不同参数条件下系统输出效果,同时,分析了信噪比随结构参数的变化关系,定量的描述了系统结构参数对输出的影响,根据仿真结果,总结了随机共振用于微弱信号检测时的参数调节策略,为参数调节随机共振提供了一个具体可行的操作步骤。     

基于自相关和经验模态分解的微弱信号检测方法研究

本文针对自相关方法所存在的只能检测单一正弦信号和EMD方法易受噪声干扰的问题,提出将二者结合,先用自相关方法提高信噪比,而后用EMD方法分解信号,获取其中所包含的各有用信号成分,达到在低信噪比情况下检测出信号中有用成分的目的.仿真结果表明,该方法在低达-23dB的信噪比情况下仍能有效检测出仿真信号中包含的多频正弦成分,方法简单,效果明显.     

基于自相关函数和混沌理论的微弱正弦信号检测方法

本提出一种将自相关检测方法与混沌理论相结合共同检测微弱正弦信号的方案。通过理论分析和仿真实验验证了该方案的正确性和有效性。研究结果表明,此方案是时域信号处理方法中较超前的方法,其信噪比工作门限低于自相关方法。     

强噪声背景下的经验模式分解研究

研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法.该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解.在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量,同时减少了EMD分解的层数,提高了运算效率.     

微弱信号检测方法研究现状分析

强噪声背景下微弱特征信号检测一直是工程应用领域的难题。本文系统的研究了基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法,分析了各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析了相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法;频域检测法中分析了最为常用的频谱分析法;时频分析法中主要分析了应用范围最广的短时Fourier和小波变换;基于非线性理论的检测法中重点分析了随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。     

强噪声环境下语音增强算法的比较研究

介绍语音增强的原理和从强噪声背景中提取语音信号的方法,并对基于减谱法的增强算法、基于自适应滤波法的增强算法和基于小波变换的增强算法进行对比研究。鉴于语音增强算法的两个目标即增强语音的清晰度与理解度并不是相关联的,有时甚至相互矛盾,因此任何一个语音增强算法都是根据不同的应用做适当的选择和折衷。基于此,对三种算法进行仿真实验的比较研究,实验结果证明应用小波变换的语音增强算法比其它的方法更有效。     

基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法

为了检测噪声背景下的微弱信号,提出了一种基于一次项时延的新型多稳态随机共振模型。分析了各参数对该模型的影响,并与时延反馈随机共振模型进行对比。提出的基于一次项时延的多稳态随机共振模型可以集中增强微弱信号特征频率处的幅值,提高输出信号的信噪比和谱功率放大系数。通过实例验证表明提出的方法可以有效检测出早期微弱信号的特征。     

微弱信号检测方法研究现状分析

强噪声背景下微弱特征信号检测一直是工程应用领域的难题。本文系统的研究了基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法,分析了各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析了相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法;频域检测法中分析了最为常用的频谱分析法;时频分析法中主要分析了应用范围最广的短时Fourier和小波变换;基于非线性理论的检测法中重点分析了随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。     

声光延迟效应用于消除微弱背景光噪声

本文提出一种基于声光延迟效应消除脉冲光信号中微弱背景光噪声的方法,利用两个串联的声光调制器组成的光学开关有效地抑制了与信号光同频率的背景光,信号背景改善比达13 dB.其中,第一个声光调制器的作用是利用其对脉冲光的非线性光学延迟效应实现信号光与背景光在时序上的分离.第二个声光调制器将时域上已经和脉冲信号光分开的背景光消...     

一种新的有色噪声背景下chirp信号参数估计方法

提出一种先用二次型变换将非平稳的线性调频（chirp）信号转化为平稳形式、然后再用互谱MUSIC方法做后续处理的chirp信号参数估计方法。与其它方法相比,这种方法的突出优点是复杂度低、运算量小,且能在附加较低信噪比（-5dB）的有色噪声情况下可靠工作。仿真实验证明了该方法的正确性和有效性。     

A Rationalized Statistical Procedure for Observing a Signal Against a Noise Background

Performance has been examined for optimal statistical runs tests for detecting a signal against a noise background. The tests have been compared by simulation.     

基于 FPGA 的电磁金属探伤系统及其微弱信号处理

本文介绍了一种基于FPGA的电磁金属探伤系统,该系统用于研究电磁无损检测技术在金属板损伤探测上的应用。在该电磁金属探伤系统中,传感系统提供的测量感应信号为强噪声背景下的微弱信号。为了提高信号的检测精度,本文采用信号调理电路结合FIR数字滤波的方法,将基于FPGA的电磁成像金属探伤系统中微弱的测量感应信号从噪声中提取出来,仿真实验证明,该方案能为后续信号处理环节提供一个低噪声背景下的较强的感应信号。     

带有余弦函数的三维混沌弱信号检测系统及电路实现

从理论上分析了二维Duffing弱信号检测系统变量输出在混沌和周期态之间交替转换。发现一种新的三维混沌弱信号检测系统生成规则,以生成4种检测系统之一的三维Liu-cos混沌系统为例,采用傅里叶变换等方法从理论上验证了新生成的三维混沌弱信号检测系统输出信号具有广域收敛性,解决了二维Duffing混沌弱信号检测系统不能广域检测和输出信号不收敛问题;新设计的三维Liu-cos混沌弱信号检测电路空中声波实验显示可抗低频声波干扰,检测性能优于二维Duffing混沌电路和新设计的Duffing＋滤波器电路,水中实验显示三维Liu-cos混沌弱信号检测电路可抗高频水声干扰,可检测波形畸变的水声信号。     

热反射测温中基于随机共振的微小信号测量

提出了利用随机共振技术提高基于CCD探测器的热反射测温装置温度分辨力的方法。设定了CCD探测器量化效应的规则,分析了随机共振在非线性的CCD探测器测量过程中的作用机理,从理论上计算出了应用随机共振后CCD探测器测量微小信号的结果。利用LabVIEW编写仿真程序,对不同噪声强度对微小信号的测量效果进行了仿真,仿真结果与计算结果一致。仿真结果还显示:噪声强度越低误差越大,噪声强度大于1时,仿真结果与真实值基本一致。搭建了一套理论分辨力1.035℃的可见光热反射测温实验装置,测量0.5℃的微小温度变化,测得结果在0.455~0.673℃的范围内,结果证明了随机共振能够提高CCD探测器小信号测量能力。