基于双耦合混沌振子的未知频率弱信号检测

针对微弱信号检测的难点问题,提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法.利用双耦合Duffing系统相轨迹状态的跃迁对于输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测,同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量,有效地解决了单Duffing振子的微弱信号检测方法易受噪声影响产生误判的问题,突破了现有微弱信号混沌振子检测方法只能进行已知频率信号检测的局限性.仿真实验结果证明该方法确实能够较为准确地检测出输入微弱周期信号的频率,使微弱信号检测技术得到进一步完善.     

紫外图像弱小目标检测与跟踪

工作在“日盲”波段的紫外信号探测,屏蔽了太阳紫外辐射这一最大背景噪声干扰源,可以有效地进行微弱紫外目标信号采集,但是仍然面临着目标/噪声难以区分、目标短暂丢失等问题.文中对微弱紫外目标的成像特性进行详细分析,根据紫外目标成像特征提出了一种紫外图像弱小目标检测跟踪方案.该方案首先采用基于连通域的聚类方法对紫外图像中的样本点进行聚类,标识出前景中的目标块和噪声块,然后利用真实目标的轨迹特性,结合卡尔曼滤波预测目标的运动参数,从而实现对目标的检测跟踪.仿真实验证明了该方案的可行性及有效性.     

一种基于虚拟仪器的紫外辐射定标系统的设计

紫外辐射在许多领域得到广泛应用。紫外辐射的定标与测量是紫外光研究和应用的前提。本文利用虚拟仪器技术,采用热释电探测器、虚拟锁相放大器,虚拟单色仪控制平台完成了紫外辐射定标系统的设计。基于虚拟仪器技术设计的系统与传统仪器相比,功能更强、系统的集成度更高、测试更加灵活;操作更加简单,技术更新周期短,其可扩充性更好。系统可以充分利用计算机的运算、存储和显示功能,可以更方便地组建测试系统以将其扩展到全光谱范围进行测量,更好的满足光辐射测量的多种要求。     

微弱方波信号检测阈值判定的级数分析方法

利用梅尼尔科夫方法判断系统是否进入混沌状态,在理论上解决了微弱方波信号混沌检测阚值存在性的问题.利用级数分析法推导出当系统出现混沌状态时,微弱方波信号的幅值与角频率的关系.通过对微弱方波信号的仿真实验,证明了此判据的有效性.     

基于对数放大器的微弱信号检测系统

为解决微弱光信号检测中信号动态范围宽及噪声干扰等问题,设计一种由对称晶体管等分立元件组成的对数放大器.用方波信号对该对数放大器的输入、输出及频率特性进行分析,结果表明在输入信号频率低于13 Hz时,放大器有很好的放大特性,输入信号动态范围达60 dB,小信号增益最高可达到90 dB.使用该对数放大器设计了微弱光信号检测系统,针对检测系统存在的误差问题,基于电路放大关系编写算法,该算法能有效减小系统的输出误差.实验结果表明该系统能有效检测微弱信号.     

弱信号检测技术研究

本文对弱信号的定义和弱信号的应用范围进行了概述,综述了微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况,重点比较了目前在微弱信号检检测技术中应用的方法:相关检测、离散信号的统计处理,基于小波分析的微弱信号检测,基于混沌振子的微弱信号检测,最后总结各个方法的特点.     

低频微弱信号高精度检测研究

复杂环境下高精度检测低频微弱信号非常重要,本文针对目前低频微弱信号检测系统精度低、检测方法繁琐、仪器价格昂贵等问题,设计了一种用于500 Hz以下、幅值为0.01 nA或者mV级低频微弱信号高精度检测系统.对实际环境中低频微弱信号测量的噪声源及抗干扰措施进行了理论分析;其根据低频微弱信号特点和抗干扰措施设计了一种低频微弱信号高精度检测系统;最后,通过调试实验和人体脉搏信号测试验证了检测系统的性能.测试结果表明,该检测系统能够实现500 Hz以下、幅值为0.01 nA或者mV级的低频微弱信号检测,检测误差低于0.5%;人体脉搏信号检测输出信噪比为（60±2） dB,均方根误差小于5×10-4,信号细节特征信息完整.由此得出,该检测系统具有精度高、抗干扰性强、稳定性好、实用性强、操作简单、价格低廉等特点.      

基于局域波和混沌的转子系统早期碰摩故障诊断

为实现低信噪比下的微弱信号检测,提出一种基于局域波和混沌的微弱信号检测方法.将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量,每个分量为单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期碰摩故障信号检测结果说明了该方法的有效性.     

基于Lyapunov指数Duffing混沌检测系统状态的判定

为解决Duffing混沌检测系统状态判定的准确性,克服直观相图判定法存在的不足,提出了采用Lyapunov指数定量地判定Duffing混沌检测系统状态的方法.在分析判定方法及Duffing系统中Lyapunov指数算法的基础上,进行了系统仿真和数据分析,结果验证了利用Lyapunov指数判定Duffing系统状态的可行性,从而能有效地应用于微弱信号检测,保证信号检测的可靠性.     

基于随机共振的混合频率微弱信号检测

非线性随机共振系统,为高噪声背景下微弱信号的检测提供了新方法.由于在检测微弱信号时受小频率参数和微弱信号幅度的约束,给实际应用带来了很大的困难.针对这一问题,利用归一化变换的随机共振微弱信号检测方法,通过引入归一化变换因子,消除随机共振系统对待测信号频率的限制,实现在高噪声背景下,混有高、低频待测信号的检测.理论分析和仿真结果表明:对埋在高噪声中的高、低频混合微弱信号,采用归一化变换,获得一个适当的输入信号到随机共振体系,通过输出信号的频谱分析检测出来,构建了一种可实现的高低频混合的微弱信号检测方法.     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

利用混沌吸引子阶跃变化现象检测滚动轴承微弱故障

针对现有的基于混沌振子的微弱信号检测方法存在混沌状态判据计算复杂、混沌状态临界点难以精确确定的问题,提出一种基于混沌吸引子形状阶跃变化的微弱信号检测方法。通过分析典型的混沌系统的动力学特性,将吸引子出现阶跃变化作为存在待测频率信号的判断依据,提出自适应选取阈值和自动判断混沌吸引子变化的方法,在此基础上,设计基于混沌吸引子形状阶跃变化的微弱信号检测系统。最终将该系统应用于滚动轴承的早期微弱故障诊断中。研究结果表明:该方法为基于混沌振子的微弱信号检测提供了一种具有新定量判断准则的方法,不仅能够实现自动检测微弱信号频率,提高基于混沌振子的微弱信号检测方法的检测性能,而且在滚动轴承的微弱故障信号检测中易于实现,具有实际应用价值。     

基于 FPGA 的微弱信号检测与实现技术

研究了杜芬混沌振子(Duffing chaos oscillator)微弱信号检测算法及其现场可编程门阵列(field programmable gate arrays,FPGA)实现技术.根据杜芬系统在混沌和大周期2种状态下相图的明显区别,运用基于相图分割的信号检测方法,在FPGA上实现了杜芬混沌算法与系统状态判别方法的结合.根据并行运算与流水线原理,对杜芬方程的结构进行调整.采用递推数列的方法计算正弦值,以便节约存储空间.使用VHDL硬件语言设计了杜芬阵子系统中核心的四阶龙格库塔(fourth order Runge Kutta algorithm,RK4)模块和状态检测模块,在vivado集成开发环境下仿真验证了设计的正确性.通过改变策动力的频率,系统可以检测各种频率的微弱正弦信号.经判断,该系统可实现对与系统信号同频率信号的检测.     

基于改进型振子差分的微弱正弦信号检测

在信息检测领域,微弱信号检测是目前的研究热点之一.为了检测更低信噪比下的纳伏级微弱正弦信号,综合考虑混沌系统检测信号的灵敏度和工作稳定性2方面,建立了改进型双振子差分检测模型.通过振子差分对相空间中的周期部分和共模噪声的抑制特性,利用差分波形图检测微弱正弦信号.仿真实验结果表明:改进型的差分振子可以更好地对微弱正弦信号进行检测,且该方法具有稳定性高、灵敏度高、直观、易于实现等优点.     

基于嵌入式的低频微弱信号检测系统研究

对嵌入式系统进行微弱信号检测具有重要的应用价值。利用传统算法进行嵌入式系统的低频微弱信号检测过程中,受到的局限性较大,造成嵌入式系统的检测准确率较低。为此,提出一种基于小波神经网络算法的低频微弱信号检测方法。建立小波神经网络信号检测模型,通过神经网络优化处理得到被背景噪音所覆盖的有用信号的小波转化系数,根据小波转化系数建立矩阵,从而获取任意信号的初始数据信息。实验结果表明,利用改进算法进行嵌入式系统的低频微弱信号检测,能够极大提高低频微弱信号检测的准确率,取得了令人满意的效果。     

溢油荧光光谱探测系统不同增益下的光谱定标

提出了一种采用氘灯、卤钨灯双标准光源对溢油荧光光谱探测系统进行光谱辐照度定标的方法,并使用光纤耦合余弦校准器对光谱仪的定标数据做了余弦校正。用于紫外-可见光波段溢油紫外光诱导荧光光谱的探测,解决了卤钨灯在(250—400)nm波段辐射强度弱和大多数光谱仪器在紫外波段响应较差而导致的定标困难问题。对增强型CCD不同的增益情况下分别进行了光谱仪辐射定标,分析了光谱探测信噪比对定标系数与增益之间的线性关系的影响。为荧光光谱探测的自动增益控制系统提供了有效的参考数据。使用定标后的光谱仪获取了柴油和润滑油经宽谱段紫外灯激发的诱导荧光光谱,其紫外光诱导荧光在360 nm处附近存在响应峰值,可以用于水面溢油监测。     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波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方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

基于局域波和混沌的转子系统早期故障诊断

针对转子系统早期微弱故障诊断问题,提出了一种基于局域波分析和混沌相结合的故障诊断新方法.分析了Duffing混沌振子的混沌运动,说明混沌振子的非平衡相变对微弱信号的敏感性和对白噪声的免疫力.可以通过混沌振子由混沌运动到大周期运动的相变识别微弱信号的特征频率成分.由于实际检测信号为多分量信号,若直接输入Duffing振子达不到检测识别目的.为了消除其他成分的干扰,利用局域波分解,任何复杂的信号都可以分解为有限的并且具有不同的基本模式分量,每个分量是单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期不对中故障信号进行检测结果证明了方法的有效性.     

运用过采样与成形信号技术提高检测灵敏度

为了提高传感器识别微弱信号的能力,提出了一种应用成形信号与过采样技术提高检测灵敏度的方法.分析了成形信号与过采样技术原理,并以光电传感器为实验对象初步验证了此方法的有效性.实验中,首先在光电传感器前端施加光学成形信号,与微弱光信号相叠加,经过采样后再从采集数据中恢复弱信号.实验证明,该方法可以使光电传感器的分辨能力得到明显提高.这为各种弱信号检测增添了一种可行的手段,更为传感器使用过程中分辨率与灵敏度的提高开辟了一个途径.     

过套管电阻率测井技术研究

应用改进的传输线方程法,研究了过套管电阻率测井的模拟响应、微弱信号检测量级,分析了环境因素对测试结果的影响.在正演模拟的基础上,采用油田真实套管建造了一套过套管电阻率测井微弱信号检测试验装置.研究了微弱信号高精度的数据采集技术,成功地检测到试验装置中的纳伏级信号,测得套管外试验介质的电阻率.该技术方法的试验成功,对过套管电阻率测井仪器的研制具有借鉴意义.