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基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于双稳类随机共振的信息检测 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了小参数随机共振(SR)的响应幅值与信号频率和噪声强度的关系,并从噪声频谱的罗伦兹(Lorentz) 分布特性推出,只有在噪声能量集中的低频区域才能产生随机共振的论点。得出了二次采样大参数类随机共振的实现条件,即采样频率至少是信号频率的50倍并根据噪声强度选择二次采样频率。在大参数情况下,由双稳系统输入输出信噪比的分析,阐明了大参数类随机共振方法从强噪声中检测出弱信号的可行性。运用周期和非周期弱信号的检测实例,进一步证明了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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分析了白噪声通过双稳系统的频谱特点,解释了小参数信号(小频率、小幅度)出现随机共振的原因,探讨实现大参数信号随机共振的两种变换方法,并进行了仿真验证。为实际工程中对大频率微弱信号的检测提供了依据。 相似文献
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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。 相似文献
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基于随机共振电路模拟的微弱周期信号检测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用电路模拟非线性Duffing振子,利用其随机共振机制来检测微弱周期信号。针对随机共振只适用于极低频输入信号的限制,引入一种适当的变量变换可以将高频信号转化成符合随机共振理论要求的低频信号进行处理,增强了该方法在工程应用中的可行性。采用电路模拟方法检测微弱周期信号,不需要象随机共振数值仿真所要求的那样对信号过采样,在满足采样定理的条件下,可以取较小的采样频率,降低了对硬件的要求。实验表明,该方法能有效地从强背景噪声中检测出微弱周期信号,在机械系统故障早期检测、化学谱信号提取、多传感器测量等领域有实际应用价值。 相似文献
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蔡卫菊 《太赫兹科学与电子信息学报》2012,10(2):210-212
介绍随机共振(SR)方法的基本思想,并建立数学模型。随机共振系统是非线性双稳态系统,存在某一最佳输入噪声强度,使系统产生最高信噪比输出,达到抑制噪声,放大微弱信号的目的。针对传统系统随机共振只适用于极低频信号的局限,本文引入尺度变换,消除了对待检信号频率的限制,通过Matlab仿真,验证了其对微弱信号检测的有效性。 相似文献
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基于随机共振的不同非线性系统的微弱信号检测性能分析 总被引:2,自引:0,他引:2
从随机共振基本原理出发,分析研究了随机共振应用于强噪声背景下的微弱信号检测问题。由于随机共振是非线性系统(单稳、双稳以及多维多稳系统)中的一种动力学现象,采用不同的非线性系统,因其非线性结构的不同,对微弱信号的检测性能也不同。文章采用Matlab中的Simulink工具进行仿真,比较分析了常用的一维双稳Langevin系统和二维双稳Duffing系统在不同信噪比条件下对微弱信号的检测性能。 相似文献
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基于变参数随机共振和归一化变换的时变信号检测与恢复 总被引:1,自引:0,他引:1
非线性随机共振系统具有利用噪声增强微弱信号的能力,为强噪声背景下的信号检测开辟了新的途径。该文提出一种变参数随机共振(VPSR)模型,实现对非周期信号的有效检测、噪声去除和信号恢复。通过以恢复信号的拟合决定系数和互相关系数作为评判标准,研究分析了不同参数变化对系统输出的影响,分析结果表明该模型能有效地从噪声背景中恢复时变信号。该方法拓展了随机共振用于时变信号检测技术的领域,在时变信号检测和处理以及雷达通讯等方向有着一定的潜在应用价值。 相似文献
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随机共振技术在弱信号检测中的应用 总被引:12,自引:1,他引:12
针对淹没在噪声中的弱信号测量,利用随机共振技术进行了信号检测的研究。论文就非线性系统的结构参数和弱信号及噪声之间的关系进行了仿真研究,并对信号经随机共振处理和没有处理进行检测比较。实验证明了随机共振技术在强噪声背景下弱信号检测的优越性。 相似文献
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For rotating machinery, vibration signals excited by its faulty components provide rich condition information for its fault diagnosis and condition-based maintenance. However, strong noise severely influences the accurate detection of incipient faults. Thanks to the ability of enhancing weak input and suppressing the noise, the stochastic resonance (SR) has been applied to weak signal detection in some fields, and the improvement on its performance are still being concerned, especially in the mechanical engineering. For multi-frequency weak signals, this paper proposes an improved mechanism for the SR, called multi-segment cascaded stochastic resonance (MS-CSR). In this method, the input signal obtains segment enhancement by using some bistable SR models, and series connection of such a unit compose an improved cascaded SR (CSR) system, which can not only gradually enhance the weak signals of interest, but also pay more attention on the signal with relatively small amplitude at the initial. A modified measurement index, named alliance signal-to-noise ratio (ASNR) is defined to evaluate the detection performance of the proposed SR method, as well as the parameter selection for the MS-CSR system. In this index, a weight factor is introduced to influence the assignment of noise energy in the SR, so that the relatively weak signal in the multi-frequency input signal can obtain a high priority to make the resonance phenomenon happen and avoid the misdiagnosis. A simulated signal and an experimental vibration signal collected from a faulty bearing are used to verify the effectiveness of the proposed MS-CSR method. The results demonstrate that the MS-CSR is a useful tool for detecting weak signals with multiple characteristic frequencies. 相似文献
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阵列双稳随机共振(stochastic resonance, SR)系统可利用噪声在单个双稳SR系统基础上进一步增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法。本文应用阵列双稳SR原理进行微弱信号检测的研究,采用理论和数值仿真相结合,通过稳态自协方差函数,分析了阵列双稳SR系统输出信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)增益。在此基础上,分别讨论了阵列噪声、外部噪声及阵列单元数对检测性能的影响。并与单个双稳SR检测弱信号进行性能比较,分析和仿真结果都表明,在相同条件下,采用阵列双稳SR比采用单个双稳SR检测微弱信号性能有较大改善。这些研究结果对于阵列双稳SR的进一步发展及应用具有重要意义。 相似文献
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随机共振在信号处理中应用研究的回顾与展望 总被引:7,自引:3,他引:7
非线性系统、弱的驱动信号和适量的噪声:在一定条件下,三者的相互协作使得噪声在一定程度上能够对信号起到增强的作用,这种反常的现象被定义为随机共振.本文以信号的估计与检测为主线,分析了推动随机共振应用发展的信息学与生物学背景,综述了随机共振在工程信号处理方面的最新进展,深入的介绍了一些模型以及存在的问题,并指出了进一步研究的方向. 相似文献