变步长随机共振的微弱周期信号检测

在以朗之万方程建立的随机共振数学模型中,现有文献在求解该数学模型时都将计算步长取固定值,文章通过理论分析说明了固定步长的缺陷,提出了调节计算步长的检测方法。以双稳态随机共振系统为基础,把计算步长作为可调参数来讨论其对随机共振的影响,结果表明调节计算步长能有效地提高被检测信号的检测率。     

改进检测周期脉冲信号的非线性随机共振系统

在利用非线性随机共振系统检测周期脉冲信号的研究中,通常采用的非线性系统为双稳态系统。针对双稳态系统的两个结构参数不易调节,误差较大,限制了系统检测性能的提高。为了优化系统,提高系统检测性能,提出采用只有一个结构参数且具有积分放大作用的单稳态系统。通过分析信号频谱,对比信号幅值,证实结构参数取较小值的单稳态系统具有积分作用,易于调节。Matlab、Monte-Carlo仿真验证具有积分特性的单稳态系统可获得更佳的检测效果。     

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.     

含相关色噪声和周期方波信号的双稳系统的随机共振

本文研究了含相关色噪声和周期方波信号的双稳态系统的随机共振（Stochastic Resonance, SR）. 在绝热极限条件下,本文利用统一色噪声逼近（Unified Colored-Noise Approximation, UCNA）法将原系统转化为相关高斯白噪声及周期方波信号驱动的新双稳系统,给出其Fokker-Planck方程,然后基于双态理论推导了系统的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的表达式．本文分析了势参数、噪声参数及信号参数对系统信噪比的影响,发现对所有参数随机共振均出现．本研究可望为实际应用提供一些理论基础．     

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     

双稳系统中随机共振现象的研究

利用在绝热近似条件下的信噪比（SNR）理论,研究了具有乘性和加性噪声以及周期信号共同作用下双稳系统的随机共振（SR）现象,考虑噪声之间有关联的情况,得到了系统的SNR表达式,发现噪声关联使系统的SNR不仅依赖于噪声之间的关联强度,而且强烈地依赖于系统的初始条件。     

双稳随机共振系统的检测性能研究

利用朗之万双稳系统准稳态输出信号的概率密度函数,分别采用统计检测的极大极小化准则和Neyman-Pearson准则,推导出了利用双稳系统进行信号检测的虚警率和检测率的表达式.在不同的信噪比下,通过参数调节法得到了系统的最佳参数,采用Monte-Carlo仿真得到了最佳参数条件下的虚警率和检测率,对基于双稳系统的信号检测有了全面的认识.     

自适应扫频随机共振方法的研究

针对大参数信号二次采样随机共振应用的局限性,提出了自适应扫频随机共振方法.该方法根据信号、噪声和系统三者协调作用发生随机共振时的关系,自动调整采样频率和双稳系统的结构参数,从而自动获取随机共振状态.将此方法应用于实际噪声下弱信号的提取,取得了较好的结果.     

一种基于参数可调随机共振的双模噪声中信号的检测

为了避免因采样频率而引起系统输出发散,文章提出采用模拟电路来仿真参数可调非线性双稳态系统,并实现对双模噪声中信号的检测.首先利用PC提供控制信号,经串行口传输至单片机,单片机经过适当的换算后,再通过I2C总线控制数字电位器,通过改变电位器的抽头位置,能方便地改变其分压系数,从而灵活调节系统参数.当噪声、信号和非线性系统的达到某一协同作用,系统将部分噪声能量转化为信号能量,就会产生最大共振峰,从而将淹没在噪声中的被测信号检测出来.仿真表明,该方法能够有效抑制双模噪声,提取出信噪比较高的有用信号.     

频移随机共振在信号检测中的应用

基于傅立叶变换的频移特性,探讨双稳态系统中的高频随机共振现象.仿真结果表明,将输入信号的大频率移动到一个小频率后,双稳态系统的输出功率谱在此频率处的值得到明显增强.在一个较大的频率范围内检测强噪声背景下的弱信号的能力大大增强.     

频移随机共振在信号检测中的应用

基于傅立叶变换的频移特性,探讨了双稳态系统中的高频随机共振现象.仿真结果表明,将输入信号的大频率移动到一个小频率后,双稳态系统的输出功率谱在此频率处的值得到明显增强.在一个较大的频率范围内检测强噪声背景下的弱信号的能力大大增强.     

级联双稳随机共振降噪下的经验模式分解

针对强噪声背景下混合信号的经验模式分解（EMD）问题,提出了一种基于级联双稳随机共振系统（CBSRS）降噪的EMD方法。该方法利用CBSRS对时域波形降噪的优良特性,首先对有噪信号进行随机共振输出,信号得到降噪后,再进行EMD。在仿真实验中,分别对原始信号以及各级级联随机共振输出后的信号进行EMD,对比结果表明,级联双稳系统能有效去除高频噪声,减少EMD的层数,使EMD具有更明确的物理意义最后通过一个轴承外圈故障的诊断实例表明,该方法在逐步滤除高频干扰的同时,不断加强低频特征能量,可以有效检测出故障的特征频率。     

基于随机共振和维纳滤波的图像复原技术研究

随机共振不同于维纳滤波等传统信号处理方法,在非线性系统作用下,能利用噪声实现对强噪声背景下弱信号的处理。考虑到随机共振与维纳滤波算法的优势和不足,提出和实现了基于双稳态随机共振与维纳滤波的图像自适应复原增强算法;该算法在利用行列扫描对图像进行降维的基础上,引入拉伸变换提升图像质量;并经维纳滤波进行优化处理。仿真结果和实际应用表明:所提算法具有很好的鲁棒性,无论是复原低信噪比信号还是高信噪比信号,复原效果都优于维纳滤波和小波变换等传统复原算法和基于双稳态系统复原算法。在噪声滤除及提升图像对比度和清晰度上具有更好效果,特别是在复原被强噪声污染的信号,即信噪比很低的信号时,所提算法抑制噪声能力更强,复原效果更好。该算法克服了随机共振处理高信噪比信号效果不佳和鲁棒性差等问题,在弱信号提取,特别是强噪声和暗环境下的图像处理方面具有一定的应用前景。     

级联双稳系统随机共振的加强

该文研究了随机共振下的级联双稳系统加入周期与系统粒子在单势阱中波动的时间尺度相匹配的第二驱动信号后引起的效应.通过simulink设计模拟系统并进行仿真,观察级联系统每一级系统都加入第二驱动周期信号与未加前后输出信号x2频谱幅值的变化.结果表明,第二驱动周期信号能够增强级联双稳系统随机共振的效果.本文还分析了第一级加入驱动信号后输出信号频谱涨幅程度大于次级加入驱动信号后涨幅程度的原因,并给出了第二驱动周期信号有效控制加强随机共振的条件.     

级联双稳随机共振降噪下的有噪ICA研究

研究了强噪声混合条件下的独立分量分析（ICA）问题．提出了一种将级联双稳随机共振（SR）用于有噪ICA盲源分离的方法．该方法利用级联双稳SR对时域波形降噪的优良特性，先对有噪ICA信号进行SR输出，再进行ICA盲源分离．实验结果表明，利用上述方法可以有效提高有噪ICA的分离效果．