基于差分Poincaré映射的间歇混沌信号判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号难以判别的问题,利用混沌系统的参数敏感特性,提出一种差分Poincar6映射判别方法,实现强噪声干扰下输出间歇混沌信号的判别.该方法选取周期激励幅值具有微小差异的两个混沌振子的Poincaré映射进行差值运算,利用周期状态下输出信号收敛,而混沌状态下输出信号分离的特点,降低了噪声对周期区域的影响,使可检测输入信号的信噪比达到了-87 dB.实验表明,在时域或Poincaré映射已经无法进行分辨的情况下,该方法仍然实现了检测系统输出间歇混沌信号的有效判别.     

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.     

黏接界面贴合型缺陷非线性超声检测

以固体火箭发动机(SRM)包覆结构黏接质量检测为研究内容,针对传统超声检测方法难以检测金属-非金属机械贴合型黏接缺陷的问题,利用非线性超声检测方法对其进行检测。制作了含有贴合型缺陷的固体火箭发动机模型,通过构建非线性超声测试系统,有效测量了超声非线性响应信号的基波幅值和二次谐波幅值,计算了超声相对非线性系数,建立了声学非线性系数与界面贴合型缺陷之间的关系。实验结果表明,随着界面贴合型缺陷尺寸的增大,超声相对非线性系数整体呈单调增大趋势,证明了非线性超声检测方法在黏接界面贴合型缺陷检测的有效性。     

基于小波变换的二相编码信号检测

针对低信噪比条件下相位编码信号检测效果差的问题,运用粗细定位相结合的思想,采用双尺度小波变换对二相编码信号进行了研究.该方法在大尺度的模值点上,对信号的奇异点进行粗略定位;在小尺度的模值点上,对信号的奇异点进行精确定位,进而实现了对二相编码信号的检测.通过仿真实验表明,该算法在信噪比优于0 dB的情况下,可以较好地完成...     

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.     

几种FFT加窗三次样条插值的间谐波检测方法的比较

在非整周期采样的情况下,快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)存在较大的误差。文章通过在Matlab中对构造的信号模型进行仿真,比较了几种基于三次样条插值的加窗FFT算法的间谐波检测精度,并以Blackman-Harris窗三次样条插值FFT算法为例,对其进行了公式推导,得到了该算法信号频率、幅值和相位的计算公式。仿真结果表明,文中的几种基于三次样条插值的加窗FFT算法的间谐波检测精度较高,频率平均误差可达到0.02%以内,幅值平均误差可达到0.3%以内,有效地减小了非整周期采样对FFT的影响。     

一种改进S变换的微电网谐波/间谐波检测方法

为了快速、准确地检测出微电网中的谐波/间谐波,以便采取措施对其治理,减小其危害,文中提出了一种改进S变换的谐波/间谐波检测方法。该方法是在S变换的高斯窗函数中引入参数q,并对谐波/简谐波的信号进行S变换,得到含参数q的时频二维复矩阵,取其幅值矩阵中每一个时间采样点最大幅值构成信号随频率变化的最大频谱幅值曲线,则曲线上峰值点的个数即为谐波种类数,峰值点对应的频率即为谐波频率。通过采用最小二乘法计算出实际值与理论值的最小误差可确定参数q的最优取值范围,将该q值作为最终高斯窗指数中引入的q值即得到改进S变换。将改进S变换用于谐波、间谐波检测,并与原始S变换的结果进行了比较,结果表明,改进S变换能够准确获取谐波/间谐波的幅频信息,具有检测精度高、适应能力强、抗噪声性能好等优点。     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析Duffing振子的混沌特性及其检测原理,阐述基于相平面变化进行微弱信号的检测原理。利用MATLAB仿真的结果表明,Duffing振子对与周期策动力频率差较小的周期信号敏感,对纯噪声和频率较大的周期干扰信号具有免疫力。该振子应用于对已知频率的微弱信号的检测是可行的,并且有效、简单、便于应用。     

基于呼吸信号的驾驶员疲劳状态实时监测系统

针对疲劳驾驶导致交通事故多发，提出一种三维疲劳评定方法用于确定驾驶员的真实疲劳状态，利用经验模态分解、信号重构等信号分析技术提取呼吸信号的周期、周期标准差、幅值、幅值标准差和哈欠频繁次数等作为判定疲劳的特征参数。通过构建驾驶员疲劳状态监测系统和大量的模拟驾驶试验证明这些特征参数能够有效地反映疲劳状态，为该系统现场实际应用奠定了基础，对于减少因疲劳驾驶造成的交通事故具有重要的应用价值。     

待测信号线性驱动Duffing振子弱信号检测系统

针对周期驱动的Duffing振子微弱信号检测系统存在临界阈值影响信号检测精度和对待检测信号频率分辨率不高的问题,提出一种以待检测信号为驱动力的Duffing振子线性驱动弱信号检测系统。该系统以待测信号作为系统线性驱动信号,利用系统线性驱动参数的微小变化会导致系统输出状态发生改变的特性,对淹没在背景噪声中的弱信号进行检测。同时,通过计算系统的梅尔尼科夫函数和最大李氏指数,并结合系统相轨迹状态的变化,对该系统检测信号的可行性进行分析。研究结果表明:该检测系统大大提高了对微弱信号频率的分辨能力;检测精度可达10~(-4),即谐波信号频率与驱动力频率之间的相对偏差|ω-ω_1|/ω达10~(-4)时依然可以检测;增强系统对噪声有免疫能力,同时可消除临界阈值对系统检测精度的影响,提高系统检测效率。     

利用单向驱动非线性耦合Duffing振子检测微弱信号

针对单个Duffing振子检测微弱信号时相变判别计算量大、时间长、不易把握等问题,建立了一个单向驱动非线性耦合Duffing振子系统,根据横向Lyapunov指数分析了系统在混沌态到大尺度周期态时振子间运动轨迹的同步演化特性,提出了利用同步误差来判别相变的新方法。实验仿真表明,在强噪声背景下该耦合系统仍能够正确快速地检测出微弱信号。     

A new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise using Duffing oscillator

A detection scheme for line spectrum of ship-radiated noise is proposed using Duffing oscillator. The chaotic trajectory of Duffing oscillator is analyzed and the state equation of the system is improved to detect weak periodic signals in different frequencies. According to the simulation results, the phase transforms of Duffing oscillator are sensitive to periodic signals and immune to the random noise and the periodic interference signals which have larger angular frequency difference from the referential signal. By employing Lyapunov exponents in the field of detection as the criteria for chaos, the phase transforms of dynamic behaviors in quantity are successfully determined. Meanwhile, the threshold value in critical state has been evaluated more accurately. Based on the phase transforms of Duffing oscillator, a new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise is given. Three types of ship-radiated noise signals are analyzed and the values of line spectrum are acquired successfully by this method. The experimental results show that this method has high sensitivity and high resolution.     

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.     

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.     

用混沌振子检测淹没在强背景噪声中的方波信号

提供一个利用混沌振子检测微弱方波信号的有效方法 ,仿真实验表明 ,混沌振子在强噪声背景下对方波信号非常敏感 ,并将可测信噪比范围扩展到 - 88.45d B.     

基于混沌振子探测微弱动态周期测量信号

介绍了Duffing振子检测微弱信号的原理和过程以及利用混沌振子来检测淹没在强噪声背景中的微弱动态周期测量信号的方法．理论分析和仿真实验均表明混沌振子能有效地检测微弱动态周期信号．该检测方法既能形成一种独立的检测理论，也可以作为现行微弱信号检测理论的有效补充．     

分数阶Duffing系统动态特性研究及微弱信号检测

为了进一步提高微弱信号的检测能力,在更低信噪比环境下提取微弱信号的特征信息,提出采用分数阶Duffing系统实现微弱周期信号检测。基于常规Duffing-Holmes数学模型 ,通过加入分数阶微分算子引入了分数阶Duffing方程数学模型,利用变量代换对该模型进行改进可实现任意频率的微弱周期信号检测。研究分析系统阻尼比参数变化对系统非线性动力学特性的影响,给出了最佳阻尼比参数范围;研究了微分阶次与系统临界混沌阈值变化关系,得出微分阶次与系统临界混沌阈值成反比关系的结论。分别在高斯白噪声及色噪声背景下对微弱信号进行检测与识别,大量仿真结果表明,分数阶Duffing系统检测微弱信号的最低信噪比门限值比整数阶Duffing系统降低了10 dB,提高了检测微弱信号能力。     

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.