多频信号的多尺度随机共振检测方法及应用

基于随机共振的基本原理,采用多尺度随机共振变换的方法用于多频微弱信号的检测,通过调节双稳态随机共振系统参数、噪声强度,将单频微弱信号上产生的随机共振效应扩展到多频信号,实现多频信号的同时检测.结果表明,该方法可从高噪声背景中有效地提取出多频信号,尤其对于多频大参数信号的检测,多尺度随机共振变换有着更好的性能.     

低采样率非线性随机共振微弱信号检测

传统的随机共振方法处理微弱信号要求很高的采样率（信号最高频率的50倍以上）.本文提出了一种在采样率较低的情况下利用非线性随机共振系统检测弱信号的方法,并推导了参数归一化单稳随机共振系统模型,极大地降低了利用随机共振检测弱信号的采样率.通过插值处理等效地提升低采样率下样本信号的采样率,并将插值后的信号送入参数归一化单稳系统进行随机共振处理,可在较低的采样率下提取特征信号.仿真结果表明,在采样率仅为信号最高频率的6倍时,在输入信噪比为－20dB的强噪声背景下,利用本方法可实现弱信号的检测     

基于随机共振大参数微弱周期信号检测

研究了非线性双稳系统的动力学机理,根据非线性系统产生随机共振的同步条件,提出了不满足绝热近似理论的大参数微弱信号实现随机共振的方法。通过对系统参数的适当调整,实现了大频率信号和大强度噪声淹没的微弱周期信号的检测。理论分析和仿真实验表明,该方法有效地实现了大参数微弱信号随机共振,使得利用随机共振法检测大参数微弱周期信号不再局限于尺度变换法。     

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,解释了只有小参数信号(小频率,小幅度)才能出现随机共振的原因,探讨了两种变换方法对大参数信号实现随机共振,并进行仿真验证,为实际工程应用中大频率微弱信号的检测提供了依据.     

一种非线性双稳系统的微弱信号捕获装置设计

基于信号检测技术中随机共振的原理,采用数值模拟手段,建立脉冲多普勒信号检测的随机共振系统;对信号进行频率压缩,使之变为满足发生随机共振条件的低频信号,实现随机共振;给出信号检测的随机共振软件程序、硬件电路,实现强噪声环境下对较大频率微弱信号的捕获。     

结合数字滤波技术的随机共振弱信号检测

应用数值计算研究强噪声背景下弱信号的随机共振检测. 探讨了大频率条件下非线性双稳态系统随机共振的输出信号幅值、 信噪比与随机噪声的关系, 数值计算结果表明, 非线性双稳态系统对大频率噪声具有较大的压制特性, 通过随机共振系统可以检测强噪声背景下的大频率弱信号. 结合数字滤波技术提取了大频率弱信号, 并获得被检测大频率弱信号的特征频率谱线及时域图像.      

基于随机共振的微弱多频信号检测方法

根据非线性双稳系统在噪声和弱周期信号作用下对低频成分的敏感性,提出了基于随机共振的微弱多频信号检测方法.将待检测的未知频率信号与巳知频率的载波信号在混频器经外差法作用后产生差频与和频两种频率成分,通过调节载波频率可使差频在零频率点附近变动,从而使得双稳系统的输出发生特征极为明显的变化,为频率检测提供可靠的检测依据.理论分析和数值仿宾结果表明该方法是有效、可行的,具有良好的应用前景.     

随机共振的数值模拟

给出了变步长Runge-Kutta 算法,作为非线性随机微分方程的求解方法.利用此微分方程所描述的系统所表现出来的随机共振特性,检测强噪声背景下的弱信号.并应用Simulink软件强大的功能以一种很直观的方式完成了计算机仿真.将此方法应用于强噪声背景下的微弱周期信号检测,可以更方便直观地改变系统和信号参数,为微弱故障特征信号的提取提供了一种实用仿真系统.     

混沌干扰下的随机共振研究

利用随机共振现象可以实现弱信号检测,目前大量的研究是在白噪声或色噪声背景下进行的,对于混沌干扰下的随机共振的研究却很少。研究了混沌背景干扰下的信号检测,发现在混沌干扰下双稳系统也会发生随机共振现象,因此可以检测出淹没在混沌干扰中的信号;在混沌与噪声同时存在的混合背景下,随机共振现象仍然存在,混合背景可以发生与单一噪声背景类似的随机共振现象。     

α稳定噪声下基于随机共振的微弱诱发电位潜伏期延长检测

提出了一种基于分数低阶统计量及随机共振技术的鲁棒性时问延迟估计新方法--随机共振共变时间延迟估计(SRCTDE)算法,用于在低混合信噪比条件下及a稳定噪声下微弱诱发电位信号潜伏期延长的检测.SRCTDE算法首先利用带嗓诱发电位信号与双稳态非线性动力系统之间的随机共振效应提高参考及待测诱发电位信号的混合信噪比,在最大对称...