共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
针对人体静止状态下生命周期信号(如心跳、呼吸)的幅值通常很小,且常被强噪声淹没、信号频率难以检测的特点,本文提出基于自相关和混沌振子相变理论相结合的微弱生命周期信号检测新方法。该方法利用传统的时域自相关方法对微弱生命周期信号进行初步去噪,再利用改进的混沌振子列检测方法提取有效信号,以充分发挥自相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势。仿真分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的两个频率未知的微弱生命周期信号,其信噪比工作门限值较单独的自相关方法和混沌振子检测方法更低,达到-81.43dB。 相似文献
2.
双稳随机共振系统信号调制噪声效应用于弱信号检测 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对双稳系统随机共振模型的数值分析,得出在双稳系统输出信号中,有一个正弦信号成分和一个表现为维纳过程的噪声成分分别与输入的正弦信号和白噪声相对应。通过选择合适的系统参数,可以减小系统输出中信号和噪声之间的耦合效应。该系统可以大大抑制噪声,并在双稳系统中产生信号调制噪声效应。然后对双稳系统的输出信号作功率谱分析。不但可以辨识出淹没在白噪声中的微弱正弦信号的频率,还可以较精确地估算出微弱正弦信号的幅值。数值仿真表明,双稳系统的信号调制噪声效应可用于多个微弱正弦信号的检测。 相似文献
3.
4.
5.
为了确保电力系统能够安全稳定的运行,实时检测故障中的微弱信号。通过噪声干扰情况下微弱信号的不同变化进行研究,得到了一种微弱信号的DUFFING混沌检测模型。系统发生故障时会产生相应的微弱信号,运用DUFFING混沌振子法分析不同情况下微弱信号的时域波形和相平面轨迹变化规律,并建立数学检测模型,对其幅值进行混沌检测仿真。结果表明,当r=0.8264V,w=1rad/s时将白噪声和微弱正弦信号同时加入后,此时,混沌状态、大尺度周期状态的相平面运行轨迹依然在进行有规律的运行,可以清晰的观察出需要检测的微弱信号。在强噪声存在于系统中时,该方法明显克服了噪声对信号稳定性的干扰,能精确有效检测微弱信号。系统在应对不同工作环境、仪器设备老化等情况时,提高了检测效率,保证系统的稳定运行。 相似文献
6.
7.
8.
提出了一种基于Duffing混沌振子弱正弦信号的检测方法;为了能够检测更加微弱正弦信号的频率,对Duffing系统相关参数加以调整,使系统阈值与微弱正弦信号幅值大致相当;采用Duffing振子阵列法检测微弱正弦信号频率,在检测精度较高的前提下,缩小振子间频率比,增加振子数量;实验仿真表明可以检测幅值最低为0.002V的弱正弦信号。 相似文献
9.
传统的时频分析方法在对周期性微弱信号进行检测时,提取的信息具有信噪比不高的缺点,从而影响了检测效果,为此,利用Duffing振子混沌系统对噪声的强免疫力的特征,提出了一种基于小波分解和混沌阵子的混合微弱信号检测方法;首先,采用小波变换对信号进行分解,通过小波变换的平滑作用实现对含噪微弱信号的离散处理,并设计了一种根据阈值来确定分解层数的方法,然后将降噪后的重构信号作为Duffing阵子的周期驱动力并入混沌系统,采用混沌Duffing阵子阵列实现在强噪声背景下的微弱信号检测,并提出了一种临界状态策动力幅值和初始相位的自适应确定方法;在Matlab7仿真环境下进行实验,结果表明:文中方法能有效地对湮没在强噪声下的微弱信息进行检测,具有信号检测信噪比高,重构信号频率较其它方法更接近于真实频率,具有较强的可行性。 相似文献