基于稀疏表达的微弱信号提取及检测方法

首先简要介绍了稀疏表达模型以及其常用的求解方法;然后讨论了一种基于稀疏表达的微弱信号提取及检测方法;在此基础上,为了减少时间与空间复杂度,开发了一种快速求解算法;最后给出信号的提取结果以及定性与定量分析,并用大量的实验结果证明讨论的基于稀疏表达的微弱信号提取及检测方法的顽健性与自适应能力。     

基于算子和局部正交约束的信号自适应分解方法

该文利用局部正交约束,采用反向投影策略,提出一种基于算子的信号自适应分解方法。该方法将输入信号建模为多个基本信号和一个残差信号之和,并且基本信号落在所定义算子的零空间中。通过仿真和实际信号的实验,展示了所提算法对于解决信号处理中的模式混叠问题的可行性,有效性和实用性。     

基于自适应滤波的微弱信号测量方法研究

本文介绍了几种常见微弱信号检测方法的优缺点,筛选出更适用于无线电监测工作的自适应滤波的微弱信号测量办法,简要分析了自适应滤波的原理和特点,并进行了仿真实验.理论实验表明,该测量方法可以有效除模拟广播信号和某些数字信号的噪声,达到突出微弱信号的目的 .     

基于小波变换分析的微弱信号检测研究

文章针对在检测农田水势微弱信息时传统的微弱信号检测算法或原理的局限性,在分析了小波变换信噪分离原理的基础上,提出了将小波分析与自适应滤波相结合的算法.通过小波分析对被检测的微弱信号的分解,为每一子带单独设计阈值,实现了从强噪声信号中提取微弱信号,并通过仿真的结果验证了本算法的可行性和可靠性,为微弱信号的检测提供了新的理论算法.     

基于谐波小波包的微弱信号的频域提取

在工程中,在故障发生的早期,其信号一般比较微弱,为了能在故障发生的早期及时地发现潜在的危险故障并能提取微弱的故障信号,防止不必要的经济损失,利用谐波小波在频域连续分布且具有严格的盒形谱特性,通过对仿真信号的谐波小波包变换,实现了对微弱信号的频域提取.通过对不同方法的仿真分析比较,说明了谐波小波包方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波分析方法和FFT方法,对于工程应用有重要意义.     

高灵敏加速度计微弱信号提取电路设计与测试

介绍了一种压阻式高灵敏加速度传感器微弱信号提取电路。该信号提取电路采用两级信号放大设计,两级之间设计有二阶巴特沃兹低通滤波器。本设计电路通过电路仿真软件进行仿真和外接加速度计测试。测试结果表明,该微弱信号检测提取电路可以很好地对高灵敏MEMS加速度计输出的信号进行放大,具体表现为可将传感器输出信号从毫伏级放大到伏级。采用这种电路设计的MEMS高灵敏加速度计输出信号具有良好的低频特性,可以满足高灵敏传感器宽频带测试的需要。     

基于信号相关性微弱应变信号检测

材料力学微应变测量实验中,试件在较小负荷作用下所产生的应变信号十分微弱,而各种噪声较被测应变信号强很多倍,因此在信号检测时要设法提高信号的信噪比。所以,基于信号相关性,利用相关检测法将被测信号中的有用信号与噪声进行分离,以实现微弱应变信号的有效检测。     

基于循环频率补偿的循环平稳信号时差提取方法

文章分析了循环互相关时差提取方法(CCC方法)的不足,提出了基于循环频率补偿的动目标时差提取方法(COF-CCC方法);同时讨论了将该方法由二阶推广至k阶循环平稳过程的情况,得到了更一般性的结论.仿真实验比较了该方法与传统相关时差提取方法的性能,仿真结果显示该方法在极低信噪比条件下仍能有效工作.     

高斯约束强干扰背景下微弱语音信号的提取

语音通信是人类最常见最有效的通信方式,随着数字化信息化时代的飞速发展,已经实现了实时的、超远距离的语音通信,人们对于语音通信的音质也越来越高,然而,电磁空间各频段分布日趋密集,语音信号在传输过程中常受到各类电磁信号的干扰,加之声源处的各种噪声干扰并放大,甚至在军用领域对于非合作信号的提取,往往都是淹没在极强干扰的背景之下.尽可能地将微弱的语音信号从复杂的噪声环境中提取出来,会便于民用通信,更好地获得军事情报等.而自然界最为普遍的分布就是高斯分布,本文假设强干扰背景信号是服从高斯分布的,以尽可能多地符合真实场景,再利用同步累加的算法,使得服从高斯分布的强背景噪声在一定程度上抵消,而含有用信息的语音信号在多次叠加后相对于背景噪声更加突出,进而容易提取.     

基于EEMD的故障微弱信号特征提取研究

总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取了小齿轮磨损故障特征,验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。     

基于谐波小波的弱信号提取

谐波小波作为一类小波,存在确定的函数表达式,时频定位准确,算法实现简单.本文基于谐波小波变换,利用其良好的频域盒形谱特性,对多频信号中的弱信号及强噪声中的弱信号检测进行研究,并与原始的纯信号进行比较,模拟结果表明此方法是有效的.     

基于多层核空间的BPSK信号频率估计方法

在强噪声背景下,针对BPSK调制信号,提出了一种新的频率估计技术.该估计器的设计是基于多层分类核主成分分析及改进核主成分分析,并利用不同的特征空间距离测量法.基于多层核主成分提取估计器需要将调制信号的训练样本根据各自的频率进行分层.为了获得精确的频率估计,估计器首先根据分层结构,提取样本信号的特征从而来获得被观察信号的初始频率.基于该初始估计,来建立最佳的分层处理结构,并根据训练样本的特征空间的最优选择实现特征提取函数的改进.在仿真结果中作了上述两个算法的比较来验证理论的应用.同时该结果也显示在低信噪比下的估计器的卓越性能.     

频率上转换中信号模式识别研究

使用上转换材料可有效地将红外射线转换为可见光。对于确定的上转换材料,当 选用恰当的激发光源进行激发时,可得到唯一确定的转换光谱;使用上转换材料将红外射线转 换为可见光这种技术,有很好的私密性,可安全、有效地用于防伪鉴真识别技术中。本文在光 学频率上转换理论上,建立了弱光光谱检测系统,使新型光谱发射器件、专用光电接收器件、 光德波器件和光电混合集成模块、专用弱光信号处理及补偿芯片等元件实现优化组合和匹配。     

频率上转换中信号模式识别研究

使用上转换材料可有效地净红外射线转换为可见光,对于确定的上转换材料,当选用恰当的激光光源进行激发时,可得到唯一确定的转换光谱;使用上转换材料将红外射线转换为可见光这种技术,有很好的私密性,可安全、有效地用于防伪鉴真识别技术中。本文在光学频率上转换理论上,建立了弱光光谱检测系统,使新型光谱发射器件、专用光电接收器件、光滤波器件和光电混合集成模块、专用弱光信号处理及补偿芯片等元件实现优化组合和匹配。     

基于迭代自适应方法的跳频信号缺失数据恢复

在复杂电磁环境下,通信信号侦察系统在侦收跳频通信信号时经常存在数据缺失的严重现象,因此实现缺失数据恢复具有重要的军事应用意义。针对常规数据恢复算法随着缺失比例升高性能急剧降低的问题,提出了一种基于迭代自适应方法（Iterative Adaptive Approach,IAA）的跳频信号缺失数据恢复算法。根据跳频信号短时间内可作为平稳信号处理的特征,算法选择加权最小二乘准则,利用系统获取的有效数据采用迭代自适应方法进行信号谱估计,然后基于最小二乘准则进行缺失数据恢复处理。通过仿真分析比较,在同等信噪比、缺失率条件下,所提算法比常规缺失数据恢复算法MAPES（Misssing-data Amplitude and Phase Estimation）具有更优的缺失数据恢复性能。     

一种新的弱信号频率的提取方法

本文详细分析了Duffing混沌振子的阵发混沌机理及其间歇混沌现象的相关特性.基于混沌现象发生随模型参数变化的间歇性,提出了一种强背景中微弱信号频率的测量方法,并着重对白噪声或其它信号频率背景下微弱正弦信号频率的测量进行实验,给出了实验结果.结果表明,这种方法具有简单、有效、易于实现,精度高等特点.     

基于Rough测度的弱信号空间极化特征快速拾取方法

开展非电磁波的微弱信号处理研究,对于实际环境下的信号监测与探测具有很强的现实意义和应用前景,也面临着许多挑战.本文以微弱气体信号的早期快速探测作为研究背景,在分析了微弱信号早期探测的不确定性的基础上,运用粗糙集的数学方法,提出了基于Rough测度的信号处理方法,以快速拾取弱信号空间的极化特征,并以一维中尺度空间的信号源方位探测为实例,给出了基于Rough测度的快速拾取弱信号空间极化特征的具体算法,通过该算法计算,可以从初始无序的采样信号空间中找到具有趋势性的信号空间极化特征,从而实现信号方位快速识别与跟踪,其仿真结果表明该方法具有良好的稳健性、准确性和容错性.     

双振子差分法检测复频信号的可行性分析

描述了双Duffing振子差分法检测弱信号的基本原理,在仿真的基础上对其检测特性进行分析,验证了双Duffing振子差分系统对弱信号检测的可行性,且此方法可在不影响检测精度的前提下,提高频率检测带宽,减少计算量和阵列数,降低了误判率.     

一种杂波中提取弱小脉冲信号的设计方法

采用巧妙的电路结构和模拟信号处理方式,设计了一种从杂波中提取弱小脉冲信号的电路.首先对输入信号进行饱和放大,然后分两级进行滤波.将一级滤波输出信号与二级滤波输出信号在比较器中进行比较,从而产生脉冲信号,输出脉冲宽度可调.该电路结构简单,使用元器件较少,便于小型化.采用厚膜工艺加工制作该电路.结果表明,该电路的脉冲宽度误...