不同类型噪声作用下的随机共振

在对随机共振研究中,当系统参数和信号一定时,主要讨论白噪声对共振特性的影响,但是在实际系统中存在的噪声并非理想白噪声。为了更真实的反应实际系统,本文针对双稳系统,分别讨论了限带白噪声、窄带白噪声、高频白噪声、高次谐波作用下的随机共振特性。信号设定的频率为0.01Hz,所加噪声为理想白噪声,其频率范围为0～2.5Hz。仿真结果表明,双稳系统发生随机共振不仅与系统参数、信号幅度、噪声强度有关,而且与噪声的频谱分布有关。本文的结论拓展了随机共振的研究范围,对其应用有一定实际意义。     

基于随机共振的微弱信号检测研究

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。     

随机共振技术在弱信号检测中的应用

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。     

随机共振方法在弱信号检测中的应用

针对如何从强噪声背景下提取有用的弱信号问题,利用近年来发展起来的随机共振技术进行了信号检测的研究,发现该方法提取弱信号切实可行.介绍了随机共振的基本原理,提出了随机共振去噪检测弱信号的新方法.并通过仿真研究了系统的随机共振现象,实验证明了随机共振技术在强噪声背景下检测弱信号具有很大的优越性.     

一种新的随机共振模型的电路设计与信号检测实验研究

基于一种新的分段混合随机共振模型,设计实现了信号检测硬件电路;对不同噪声强度背景下的微弱周期信号进行了随机共振信号检测实验研究和分析;在相同参数和相同输入信号条件下,将该电路和连续双稳系统电路进行了信号检测效果对比实验。结果表明,该电路可以实现噪声背景下的微弱信号检测,在强噪声背景下,检测效果优于连续双稳系统。     

利用随机共振解调微弱MFSK信号

采用随机共振解调微弱MFSK信号解决了传统解调方法误码率高的问题.根据大噪声环境下信号能借助噪声能量发生随机共振这一理论,先将微弱MFSK信号通过双稳态随机共振系统以提高其信噪比,对随机共振系统的输出信号用FFT来区分每段信号的载波频率,最后依据判决准则解调MFSK信号.当信噪比较高时,可向信号中人为添加白噪声来使之适...     

周期脉冲序列在阈值系统中随机共振的研究

将混有加性高斯白噪声的周期脉冲序列通过阈值系统,对其传输性质进行理论研究.以输入-输出的信号幅度和信噪比增益来分析随机共振现象,通过调节各相关参数使系统、信号和噪声因协同作用而产生随机共振现象:在某一最优噪声强度下获得最大的信号幅度及信噪比的增益.     

采用主分量分析方法研究随机共振

噪声能量向信号能量的转换是随机共振具有的独特优点,也是实际应用随机共振进行弱信号检测的基础。由于随机共振系统只在合适量的噪声输入时产生最大的信噪比输出(共振),过多、过少的噪声都会降低系统的性能,因此,如何有效地控制输入到随机共振系统中的噪声十分重要。本文首次提出采用主分量分析方法研究随机共振,其基本思路是分解信号和噪声能量到相互正交的主轴方向上,之后进行重构,通过控制重构主轴的数目(重构维数),获得最优量的输入噪声。实验结果证实了方法的有效性。     

基于三稳态随机共振的BPSK信号检测算法

基于高斯白噪声下BPSK信号接收误码率较高的问题,提出了一种基于三稳态随机共振系统来降低BPSK信号误码率的方法。首先,基于随机共振的BPSK通信系模型,推导了系统的输出信噪比及信噪比增益的表达式。其次,以信噪比增益为衡量指标,探究了系统参数a、b、c和噪声强度D对共振输出的影响。研究表明,随着噪声强度的增加,输出信噪比呈现单峰结构;信噪比增益始终大于1,峰值随着系统参数b的增大而逐渐增大,但随着系统参数a和c的增大而减小。最后,在强噪声背景下,对BPSK信号的传统接收方案和所提方法的误码率进行仿真对比分析,结果证实信号在经过随机共振系统后,时域图像更为清晰,毛刺明显减少,频谱幅值是传统方法的4.613倍。     

双模非高斯噪声背景下级联双稳态随机共振信号检测

针对随机共振(SR)以高斯噪声为研究背景的局限性,为了分析非高斯噪声对级联随机共振的影响且验证在双模非高斯噪声中级联随机共振的降噪及波形整形特性的可靠性,提出了级联双稳随机共振系统在双模非高斯情况下的微弱信号检测方法。输入信号在进行信号检测过程中,首先把概率密度函数作为随机共振现象的衡量指标,然后当系统处于最佳随机共振状态时,分析了非高斯参数、相关时间及噪声强度之间的关系。最后通过仿真证实,与一级SR相比,二级SR的噪声强度和相关时间的可用范围随着非高斯参数的减少不仅会得到增大,而且滤波特性、信号检测效果得到明显提高。     

大参数随机共振的两种方法及数值仿真

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。     

Noise-Assisted Signal Reception in Threshold Neuron

1IntroductionSometi mes,noise can i mprove signal transmission orsignal processing in a nonlinear system.This phe-nomenonis the so-called Stochastic Resonance(SR)[1].Most studies of SRinvolve asubthresholdsignal througha single nonlinear systemand the non…     

工程信号测量中的自适应随机共振应用

论文对随机共振技术运用于强噪声背景下的弱信号检测进行了研究。针对工程测量的实际要求，提出了一种随机共振的自适应算法，并开发了一套面向工程实用的自适应随机共振系统。运用于开关电源的故障信号检测，取得了较好结果。     

随机共振瓦斯微弱信号检测方法研究

为了解决检测煤矿复杂环境中的瓦斯信号时易受周围噪声干扰以至微弱信号被掩埋或产生异常数据的问题,提出一种基于随机共振的微弱瓦斯信号检测方法。采用欠采样原理对大频率信号尺度变换及粒子群算法优化系统结构参量,对大参量微弱信号在随机共振系统中的共振效果进行了理论分析和研究。结果表明,该方法可以以较低的采样频率,自适应地达到较好的共振效果;可有效地滤除噪声并增强系统辨识微弱信号的灵敏度以及信号检测的动态范围。该研究为瓦斯突出信息的早期辨识提供了一定的理论依据。     

小信号检测中的自适应随机共振技术

论文就双稳态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,对随机共振技术运用于强噪声背景下的弱信号检测进行了研究。提出了一种随机共振自适应算法,并运用于中频电源的故障信号检测,取得了较好结果。     

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

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。