基于功率谱对消的跳频信号检测算法

为有效解决跳频信号的检测问题,根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性,提出一种基于功率谱对消的跳频信号检测算法.该算法可在无需已知先验知识的条件下,对较低信噪比的跳频信号进行盲检测.通过仿真分析表明,该算法在信噪比为10 dB的条件下,可获得功率对消比为-34 dB的检测效果;在较大接收信噪比、较多分段数和切比雪夫函数窗条件下,该算法具有较高的检测性能.此外,在跳频信号和定频信号发生频率碰撞时,该算法仍能实现对跳频信号的检测,更加适合于现代战场的复杂电磁环境.     

穿墙雷达系统中信号检测的新算法

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波-双谱联合检测新算法.在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离-方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能.     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

基于小波减噪的基音检测改进算法

为了提高含噪语音信号在低信噪比情况下的基音检测准确度,以带噪语音信号为研究对象,采用小波变换对带噪语音信号进行减噪处理以提高带噪语音信号的信噪比,再利用自相关函数对减噪后的语音信号进行基音检测。利用Matlab软件对具有不同信噪比的带噪语音信号进行了基音检测改进算法仿真实验。实验结果表明,当带噪语音信号信噪比下降到0d B时,改进算法基音检测正确率略高于未进行小波减噪的基音检测算法正确率。当带噪语音信号信噪比下降到-5d B时,改进算法基音检测正确率明显高于未进行小波减噪的基音检测正确率。     

超宽带穿墙雷达的信号检测

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波2双谱联合检测新算法Z在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离2方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能。     

用于周期分解语音活动检测的基频提取方法研究

介绍了基于语音信号周期分解的语音活动检测算法.传统语音活动检测算法在动态低信噪比背景噪声环境下的效果很不理想,这主要是因为传统方法中提取的能量与过零率等检测特征针对的是平稳噪声,对信噪比的变化很敏感.而本文介绍的周期分解语音活动检测方法能较好地解决这个问题,因为语音信号中浊音段的周期性是区别一般噪声信号的重要特征,并且该特征受背景噪声类型和信噪比变化的影响小.在周期分解语音活动检测方法中,基频提取的准确性对最终检测性能有很大影响.针对此情况,提出了自相关、循环均值幅度差分和YIN三种基频提取算法相融合的方法.实验结果表明,在背景噪声为白噪声、汽车噪声、嘈杂人声以及信噪比0dB,5dB,10dB的情况下,该方法相对单一基频提取算法,可以有效提升基频提取与周期分解语音活动检测的准确性.     

空域相关滤波法在突变检测中的应用

为有效检测含噪信号突变点,研究了小波变换的空域相关滤波算法,并应用其分析和处理突变信号.应用Matlab分别对信噪比为15.7133 dB、10.1305 dB、5.7688 dB含噪突变信号进行仿真,结果证明,空域相关滤波算法在不同信噪比下具有良好的适应性.在信噪比为15.7133 dB时,分别运用小波阈值滤波算法和空域相关滤波法对突变信号进行处理,得到平均重构误差分别为1.1636和0.93906。证明了空域相关滤波法在突变点检测中的优越性.     

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...     

基于循环谱特征的楼宇室内频谱感知算法

针对目前楼宇室内环境中,信道多径衰落和噪声不确定性等低信噪比情况下主用户信号检测性能较低的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循环平稳特征检测和SVM算法的特点,对信号循环平稳特征参数进行特征提取,作为训练样本和待测样本,再采用SVM算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测.仿真实验表明与人工神经网络(ANN)和最大最小特征值法(MME)相比较,所提算法可在低信噪比情况下,有效地实现对主用户信号的感知,具有较好的稳健性.     

自适应移频变尺度随机共振在故障诊断中的应用

针对移频变尺度随机共振系统参数选择困难的问题,提出了一种基于时频指标的自适应移频变尺度随机共振算法.该算法选用了最高谱峰位置(频域)及过零间距方差(时域)作为优化目标函数,避开了以信噪比等为目标函数时需要预先知道目标信号确切频率的不足,能够自适应地获取最优系统参数,以最大信噪比检测出微弱周期信号.同时,由于移频变尺度随机共振的选用,该自适应算法突破了传统随机共振系统的限制,因此可以检测实际工程中的高频信号.仿真和故障诊断的工程应用结果表明,该自适应算法简单、易于理解,能有效地从强背景噪声中检测出高频微弱周期信号,具有较强的工程实用价值.     

频域积累与EMD去噪结合的微动信号检测算法

 超宽带生命探测雷达具有穿透能力强、距离分辨率高、抗干扰能力强等诸多优点,在防暴、救援、反恐等领域有很高的使用价值。由于穿墙生命探测雷达回波信号具有杂波干扰严重,且生命信号与背景噪声相互交叠等特点,利用传统数字滤波方法无法有效检测人体微动信号。针对此问题,本文提出一种利用频域积累与经验模态分解（EMD）相结合的人体微动信号检测算法,利用频域积累提高回波信号的信噪比,利用EMD 方法进行进一步的去噪处理。该算法不仅具有频域积累可以有效提高信噪比的优点,而且具有EMD 方法自适应分解信号的能力。同时,它克服了在低信噪比情况下,频域积累实时性不强,以及EMD 方法不能有效去除杂波的缺点。仿真和实验证明,该算法既可以有效提高雷达回波信号的信噪比,又可以改善单纯使用频域积累实时性不强的缺点,利用该算法对雷达回波信号进行处理可以准确快速地检测出人体的呼吸频率,是一种很好的穿墙雷达微弱信号检测新方法。     

过套管电阻率测井微弱信号检测时域方法

过套管电阻率测井是一项重要的测井技术,该项目的一个难点为微弱信号的检测.采用了一种微弱正弦信号检测时域处理方法,并详细阐述了时域法微弱信号检测的测量原理,同时给出了过套管电阻率测井微弱信号检测的仿真试验结果.研究结果表明:在该领域,用时域方法处理信号在最低信噪比工作门限达到-20dB时,可以达到很高的检测精度.     

改进的相控阵雷达信号检测方法

针对传统雷达信号检测方法对相控阵雷达信号检测概率较低的问题,提出了一种结合小波降噪和极值序列法的信号检测方法。该方法采用小波阈值降噪法对雷达信号进行预处理,以提高侦收信号的信噪比,利用极值序列法在高信噪比下检测精度较高的优势,完成对信号的准确检测和参数的精确估计。仿真结果表明,与传统检测方法相比,该方法在低信噪比下对相控阵雷达信号的检测概率平均提高21.8%。     

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.     

基于小波变换的弱信号检测方法研究

介绍了小波变换原理,对利用小波变换实现弱信号检测的性能进行了分析,并利用仿真结果说明小波变换能提高信噪比。     

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.     

心电信号中去除肌电干扰信号的研究

心电信号是一种极易受环境影响的微弱信号,其中夹杂的各种干扰噪声增加了心电信号的分析和诊断难度.针对心电信号中的肌电干扰信号,设计改进型分布式FIR低通滤波器.以MIT-BIH心电信号数据库为样本信号,对该滤波器进行数值仿真和电路测试,研究表明该滤波器能有效滤除肌电干扰信号,能提升信噪比、降低均方差,提高心电信号检测的准确率.因此,该设计对去除肌电干扰信号是有效和可靠的.     

基于混沌相平面变化的弱信号检测方法研究

首先分析Ｄｕｆｆｉｎｇ方程的基本形式,然后阐述了基于相平面变化进行弱信号检测的工作原理,并给出仿真模型,最后利用此模型进行仿真实验。结果表明,此实验方法具有很低的信噪比工作门限,从而证明了此方法的确是可行的,此方法填补了弱信号检测理论一项空白。