在非绝热记忆棘轮中信号与噪声耦合控制流

建立了一个研究布朗马达输运的非绝热和记忆棘轮模型,即用一个外部非偏压周期力去驱动一个处于记忆阻尼环境和内部简谐噪声作用下的布朗粒子,在非对称周期势中产生定向流.结果表明:随着内噪声频率的变化,粒子流发生反转且负向极大流所对应的外部信号频率也随之不同,则粒子流的方向和大小是由外部信号和内部噪声相互耦合控制的,这是一种动力学共振.     

基于多尺度分析的数字通信系统消噪

根据数字通信系统中加性高斯白噪声的特点,分析了去噪阈值的选取,详细地讨论了小波的多尺度浮动阈值方法,它能较好地满足在小信噪比下识别微弱信号的要求,并将这种方法应用于通信系统去噪,做到滤去噪声的同时又有效地保留信号的高频成分．     

CEEMDAN-SE-WT降噪方法在航空发动机燃油流量信号中的应用

燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与小波变换(wavelet transform,WT)的联合降噪方法。首先使用CEEMDAN对燃油流量信号进行分解得到本征模态分量,利用样本熵筛选含噪分量,并用相关系数与方差贡献率进行复核。对于含噪分量使用小波阈值降噪进行处理。最后将未处理的模态分量和完成降噪的模态分量重构得到最终燃油流量信号。通过与其他方法比较,CEEMDAN-SE-WT方法拥有最高信噪比为85.287,降噪后燃油消耗总量与飞机总重变化最为接近,可以认为该方法较大程度保留了燃油流量信号中的有效特征,为后续计算民机排放物排放总量提供了良好的数据支持。     

单向耦合布鲁塞尔体系相干共振信号的放大与维持(英文)

本文采用数值模拟的方法研究了参数不均匀性,耦合和噪音的协作效应对单向耦合布鲁塞尔体系相干共振的影响作用,其中噪音仅加于无耦合的控制体系.研究结果发现:具有相同控制参数的耦合体系,在耦合和噪音协作效应的影响下,存在最佳的耦合强度使控制体系的相干共振在受控制体系中得到增强.对于不同控制参数的耦合体系,参数不均匀性,耦合和噪音的协作效应对控制体系相干共振的增强或维持起决定性的作用.另外,当耦合强度和噪音达到临界值时,参数不均匀性的作用消失,此时控制体系和受控制体系之间出现了动力学行为的同步现象,此时意味着体系中的相干共振信号不能进一步得到改变,整个耦合体系的动力学行为对于噪音和耦合具有鲁棒性.     

单向耦合布鲁塞尔体系相干共振信号的放大与维持

本文采用数值模拟的方法研究了参数不均匀性，耦合和噪音的协作效应对单向耦合布鲁塞尔体系相干共振的影响作用，其中噪音仅加于无耦合的控制体系。研究结果发现：具有相同控制参数的耦合体系，在耦合和噪音协作效应的影响下，存在最佳的耦合强度使控制体系的相干共振在受控制体系中得到增强。对于不同控制参数的耦合体系，参数不均匀性，耦合和噪音的协作效应对控制体系相干共振的增强或维持起决定性的作用。另外，当耦合强度和噪音达到临界值时，参数不均匀性的作用消失，此时控制体系和受控制体系之间出现了动力学行为的同步现象，此时意味着体系中的相干共振信号不能进一步得到改变，整个耦合体系的动力学行为对于噪音和耦合具有鲁棒性。     

基于互相关算法的CSAMT接收信号处理研究

针对可控源音频大地电磁法（CSAMT: Controlled Source Audio-frequency Magnetotelluric）实际勘探中, 因深部目标体响应信号微弱, 测量环境噪声严重等特殊情况而导致接收信号的清晰度大大降低的问题, 提出一种基于互相关算法的CSAMT接收数据去噪处理的新方法。该方法利用发射信号与接收信号之间相关性强, 与随机噪声相关性弱的特点, 设计发射信号电流波形记录器, 将接收信号和发射信号作互相关处理, 滤掉噪声等干扰信号。实验结果表明, 该方法可压制噪声, 可提高CSAMT测量的准确性。     

双能量乳腺X射线成像噪声分析与评价方法

针对双能量乳腺X射线成像结果易受到成像噪声影响的问题,提出了一种新的用于评价成像噪声对双能量计算结果影响的方法.该方法首先采用乳腺体模在两台临床常用的乳腺X射线成像系统中用双能量曝光,计算出成像噪声大小,并根据双能量成像物理模型推导出双能量计算结果对成像噪声的敏感度指标公式,然后依据公式和成像噪声水平评价敏感度大小.使用该评价方法对成像噪声引起的钙化图像背景区域的波动值以及钙化点的对比度信噪比值进行研究,仿真结果表明,成像噪声对双能量计算结果的影响较大,对于Essential系统,成像噪声会给钙化图像背景区域带来100～120μm的波动;对于DS系统,波动为160～200μm.Essential系统的性能明显优于DS系统,更适合于双能量乳腺X射线成像.     

Multitone信号及其在测量中的应用

为了测量系统或网络的频率特性或进行参数辨识,往往需要有一个宽频带的信号作为激励。该文建议可选用multitone信号达到这个目的。与过去常用的扫谱信号Chirp或白噪声信号相比,它更易准确掌控。文中分析和讨论了multitone信号的特性、发生方式及应用中的某些实际问题,给出了频域和时域测量中的2个电路应用示例,并指出用适当带宽的multitone信号作为线性系统的激励,通过它与系统响应做互相关运算就可求得系统的冲激响应。该过程无须进行反卷积运算,属于时域内的直接求解方法。对于线性系统,multitone信号在其频率特性测量和参数辨识方面,应具有较好的应用前景。     

A new complex Duffing oscillator used in complex signal detection

In view of the fact that complex signals are often used in the digital processing of certain systems such as digital communication and radar systems,a new complex Duffing equation is proposed.In addition,the dynamical behaviors are analyzed.By calculating the maximal Lyapunov exponent and power spectrum,we prove that the proposed complex differential equation has a chaotic solution or a large-scale periodic one depending on different parameters.Based on the proposed equation,we present a complex chaotic oscillator detection system of the Duffing type.Such a dynamic system is sensitive to the initial conditions and highly immune to complex white Gaussian noise,so it can be used to detect a weak complex signal against a background of strong noise.Results of the Monte-Carlo simulation show that the proposed detection system can effectively detect complex single frequency signals and linear frequency modulation signals with a guaranteed low false alarm rate.     

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.     

平方外噪音驱动系统的内外噪音统一描述

本文提出了一种内外噪音的统一描述方法,其中内噪音为高斯白噪音,外噪音为平方O-U噪音;建立了统一描述的框架;分别对线性模型进行了计算.发现矩方程中出现内外噪音耦合效应的矩的阶数随近似阶的升高而降低.     

微弱信号提取中的小波方法研究

针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题，本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点，利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号，仿真结果表明：小波变换能够有效的消除噪声，将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。     

基于改进稀疏度估计模型的压缩感知去噪算法

针对带有高斯白噪声的宽带信号,提出改进基于二项分布的稀疏度估计模型,使其能够适用于带有噪声的信号,并根据稀疏度上界确定采样数目以保证信号能够被准确重构;利用估计的稀疏度上界,改进自适应阈值去噪算法,降低噪声折叠对信号重构的影响。仿真表明,对带有高斯白噪声的宽带稀疏信号,所提算法能够较为准确地估计出稀疏度上界,在保证信号重构精度的前提下,减少了采样数目,同时也降低了自适应阈值去噪算法的计算开销。     

基于门限估计的水声通信接收机自动增益控制

为了使用自动增益控制对接收信号的幅度进行动态压缩,采用统计接收端信号过门限瞬时值次数的方法,判断是否要调整原信号和基于对数或指数信号的变步长调整自动增益控制算法。在对数或指数信号变步长调整中,对数或指数信号之间是可以互相转换的,步长和收敛因子的选取受水声信道特性、信号幅度、噪声种类的影响。该方法已应用于水声信号接收系统,可较好地对输入信号的幅度进行动态压缩,还滤除了部分噪声的影响,达到了设定的期望值。实验结果表明,该方法抑制噪声能力强,跟踪速度快,适合在水声通信系统中应用。     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

基于共振稀疏分解与子带增强的滚动轴承声学诊断方法

针对轴承声信号易受环境噪声干扰,导致声学诊断结果准确率低的问题,提出一种结合共振稀疏分解与小波降噪选取核心冲击子带、对信号进行二次降噪的滚动轴承诊断方法。首先采用共振稀疏分解算法对原始声信号进行降噪处理,提取信号瞬态冲击成分;然后通过小波包变换对信号进行分解,依据各子带信号峭度值选取核心冲击子带信号进行线性叠加并重构;最终通过包络谱分析确定轴承故障。故障模拟实验结果表明,本文方法可有效增强复杂声场环境下轴承声信号的冲击特性,实现针对滚动轴承的声学诊断。     

FitzHugh―Nagumo神经元模型非阈下响应的随机共振

研究了当FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元模型在弱信号激励下只有阈上振荡响应时的随机共振。研究结果表明:随着FHN神经元模型的分岔参数的增加,发生了一个由两个吸引子(阈上振荡和阈下振荡)变化到一个吸引子(阈上振荡)的分岔;当FHN神经元模型的分岔参数位于分岔点的右边时,在弱信号激励下系统的响应只有阈上振荡存在,此时在外噪声或者内噪声的调制下,系统响应的能量向输入信号频率处集中,而信噪比随噪声强度的变化曲线呈现出单峰曲线,随机共振发生了,并且此时随机共振发生的机制是由于系统运动在分岔点左右三个吸引子(两个在分岔前一个在分岔后)之间的跃迁而产生的。     

基于模糊函数主脊切片和深度置信网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别是电子侦察系统的关键组成部分,为了提高低信噪比条件下对低截获概率雷达信号识别的准确率,提出了一种基于模糊函数主脊切片(MRSAF)与深度置信网络(DBN)的雷达辐射源信号识别方法。首先对雷达信号进行奇异值分解(SVD)进行降噪预处理,求解雷达信号的模糊函数并提取其主脊切片包络,采用奇异值分解方法降低噪声对主脊切片包络的影响,然后建立基于受限波尔兹曼机的DBN模型并运用标签数据有监督微调模型参数完成训练,最后基于该算法模型实现辐射源信号的分类和识别。仿真结果表明:该方法在低信噪比条件下也有较高的识别率,信噪比高于-4dB时,识别率可以达到90%以上,验证了本算法的有效性和应用价值。     

混沌合成波形在EDA中的应用

分析了EDA常用仿真软件存在的不足，提出基于混沌信号合成含噪波形和随机矩形波序列的方法。当使用这种与实际情况相似的合成激励信号进行仿真、调整电路参数和专题研究时，使仿真结果具有一般性。对提高电子系统设计速度与成功率具有实际意义。针对混沌合成波形的两种应用。进行了仿真研究。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。