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1.
聂菊根 《计算机与数字工程》2007,35(5):199-200
针对实际应用中的未知微弱信号的检测,特别是完全被噪声淹没情况下微弱信号的检测问题进行了论证,根据白噪声零均值的特性,利用将信号按时间分段后延时累加的方法,介绍一种有效的检测方法。 相似文献
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周期微弱信号的检测与跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以实验为依据,阐述了用单板机实现对周期微弱信号的检测、恢复和跟踪技术,重点讨论了如下内容: 1.提出了漏值取样,在此基础上对传统的多点数字平均技术加以改进,给出了更加有效、适应性更强的漏值多点数字平均。2.对周期未知信号的检测和恢复方法。3.对周期蠕动的微弱信号的检测、恢复和自适应跟踪技术。 相似文献
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随机共振滤波器能够在强噪声背景中跟踪微弱信号(非周期或周期信号)波形,并将幅度放大,这正好弥补了匹配滤波器在强噪声背景下检测性能的严重不足。本文给出了FHN随机共振的简化模型及计算方法,在深入分析FHN随机共振模型参数对其滤波性能影响的基础上,结合随机共振滤波器和匹配滤波器,提出了一种基于FHN随机共振模型检测确知信号的方法。首先将接收信号经FHN随机共振滤波器进行滤波,再进行匹配滤波,最后将滤波结果和门限进行比较判断信号是否存在。经过实验验证,该方法具有较好的效果。 相似文献
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在自由空间中将接收到的距离为10km调制的微弱激光信号,利用PIN光电探测器转变成电信号,经过快速采集系统,通过DSP6416(TMS320C6416T)HPI接口传送到DSP6416中.在DSP6416内部对淹没在噪声里的微弱信号进行放大,低通滤波,改进的自相关运算等,形成一种独特算法,获取微弱激光信号信息. 相似文献
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基于混沌的微弱周期信号检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了Duffing振子的混沌运动,通过改进Duffing方程的非线性恢复力项.构建新的微弱周期信号检测模型,仿真结果表明该模型能够实现强噪声背景下的微弱周期信号检测,具有很好的实用价值. 相似文献
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微波遥感中的微弱信号检测 总被引:1,自引:0,他引:1
概要叙述了典型微弱信号检测方法的实质,指出对实际系统要根据具体的信号和噪声统计特性,以最佳检测原则为参照,寻找有效的检测方法,在微波辐射计中,首先利用零平衡法和补偿法消除了系统增益波动产生的第一位干扰,再降低前端插入损耗和系统自身噪声,使之成为目前检测灵敏度最高的仪器。作者在1.4-36GHz频带内研制的多台机载微波辐射计量最小可检测信号是1-0.3K。 相似文献
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滑动平均滤波在微弱脉冲信号检测中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
讨论滑动平均滤波这种简单而常用的算法,在微弱脉冲信号检测方面的应用,进行模拟仿真;同时还分析在单脉冲信号检测时,滑动平均滤波与相关检测之间的联系. 相似文献
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基于DSP的微弱信号检测采集系统设计 总被引:9,自引:11,他引:9
介绍以TMS320C542为核心处理器的数据采集系统实现微弱信号检测。该系统优化硬件调理电路设计,保证采集数据的精度要求。利用DSP实现时域信号的取样积累平均算法,改善信噪比,有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。 相似文献
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现有的检测方法相对误差较大,为此,本文研究了基于现场可编程门阵列(FPGA)的微弱声呐信号自动检测方法。首先,自动提取微弱声呐信号特征,运用该方法放大输入信号,以提升对微弱信号的检测准确性;其次,运用滤波器带宽有效消除噪声,快速捕捉关键信号并进行时序分析,通过采集完整信号实现快速检测;最后,当声呐接近目标的滤波输出时,在浅海环境下运用该方法减小检测误差。结果表明,当衰减值为25 d B时,实验组的相对误差为2%,能够准确检测微弱信号,减小检测的误差,实现检测方法的较好应用。 相似文献
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介绍了随机共振的基本原理,在分析了现有的随机共振检测微弱信号的方法的基础上,提出了一种改进的随机共振检测算法,该方法对微弱信号的提取更加精确,仿真结果证明其可行性。 相似文献
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互相关干扰由C/A码相关特性造成,是GPS系统不可避免的问题,已成为制约接收机灵敏度的因素之一。文中提出了一种新的互相关干扰下自相关检测方法——多组数据比较法(Multi-groups data comparison,MDC)。该方法比较多组数据下捕获结果的多普勒频率和码相位,确定自相关峰的多普勒频率与码相位。对比基于均方比(Mean square ratio,MSR)和峰值相差(Peak difference,PD)检测两种方法,该方法在互相关干扰下有效提高弱信号发现概率。仿真结果表明,强信号为-124 dBm时,该方法对-145 dBm弱信号的检测概率为83%。该方法对GPS接收机弱信号捕获研究有实际意义。 相似文献
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针对大气湍流强度测量中背景噪声远大于测量信号的问题,根据测试原理分析了测量背景噪声的来源和特征,提出时段均值作差的数据处理方法,采用实时处理软件代替了复杂的硬件处理系统,消除了测试信号中的背景噪声,提高了测量灵敏度,使系统温差测量下限达到0.002℃,且系统的可靠性高. 相似文献
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混沌背景中的微弱信号检测在通信、自动化等需实时处理领域中有很广阔的应用前景,也是目前的热点研究课题。利用背景信号为混沌信号这一先验知识,对基于混沌理论的混沌背景下弱信号检测的一般原理进行了研究,介绍了其近些年来的研究现状,分析了五种典型的混沌背景下瞬态弱信号检测的方法,并提出了今后进一步研究的方向。 相似文献
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小波消噪在微弱信号检测中的应用 总被引:6,自引:12,他引:6
从信号去噪的角度对小波变换作了分析,并且对用非线性小波从噪声中提取有用信号的算法作了对比研究,给出了几种方法的综合方法——变阈值消噪方法,以得到更好的消噪效果。应用对微弱检测信号的仿真试验验证了变阈值消噪算法的优越性。 相似文献