微弱信号检测方法的探讨

微弱信号是淹没在噪声中的信号,微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用信号,文章论述了微弱信号检测的基本原理,并详细地讨论了微弱信号检测的几种方法。     

微弱信号检测的基本原理与方法研究

论述检测微弱信号的基本原理,并详细论述了微弱信号检测的方法.     

微弱振动信号采集及分析系统设计

针对机械振动等包含低频微弱信号的振动设备,设计了一种微弱振动信号实时采集与分析系统。该系统通过TI的DSP芯片TMS320VC5509A对微弱振动信号完成数据的实时采集并将采样数据发送至上位机,通过上位机软件对微弱振动信号进行实时的处理与分析,从而发现微弱振动信号中的一些有用特征。实验表明该系统能够很好的绘制出低频微弱信号时域与频域波形,分析出低频微弱信号的一些不良特征,具有实际应用价值。     

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。     

低频微弱信号高精度检测研究

复杂环境下高精度检测低频微弱信号非常重要,本文针对目前低频微弱信号检测系统精度低、检测方法繁琐、仪器价格昂贵等问题,设计了一种用于500 Hz以下、幅值为0.01 nA或者mV级低频微弱信号高精度检测系统.对实际环境中低频微弱信号测量的噪声源及抗干扰措施进行了理论分析;其根据低频微弱信号特点和抗干扰措施设计了一种低频微弱信号高精度检测系统;最后,通过调试实验和人体脉搏信号测试验证了检测系统的性能.测试结果表明,该检测系统能够实现500 Hz以下、幅值为0.01 nA或者mV级的低频微弱信号检测,检测误差低于0.5%;人体脉搏信号检测输出信噪比为(60±2)dB,均方根误差小于5×10^-4,信号细节特征信息完整.由此得出,该检测系统具有精度高、抗干扰性强、稳定性好、实用性强、操作简单、价格低廉等特点.     

一种微弱信号的检测技术

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问题进行了论证,分析了信号和噪声在时间特性方面和统计特性上的差别,介绍了一种有效的用相关函数检测技术来提取被噪声淹没的极微弱信号的方法.     

一种微弱信号的检测技术

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问题进行了论证,分析了信号和噪声在时间特性方面和统计特性上的差别,介绍了一种有效的用相关函数检测技术来提取被噪声淹没的极微弱信号的方法.     

微弱直流信号检测系统抗干扰方案的研究

作者在本文中提出了提高调制型微弱直流信号检测系统的抗干扰能力的方案，采用了选频放大器和相敏检波器的设计方案。在文中还对各部分电路的传输函数、幅频特性、元件灵敏度以及元件参数的选择等都进行了分析讨论，给出了实验波形和测试数据。     

微弱方波信号检测阈值判定的级数分析方法

利用梅尼尔科夫方法判断系统是否进入混沌状态,在理论上解决了微弱方波信号混沌检测阚值存在性的问题.利用级数分析法推导出当系统出现混沌状态时,微弱方波信号的幅值与角频率的关系.通过对微弱方波信号的仿真实验,证明了此判据的有效性.     

虚拟仪器技术在微弱信号检测教学中的应用探讨

针对目前《微弱信号检测》课程存在的实验资源有限和设备维护要求高的问题,提出了采用虚拟仪器技术与实验相结合的教学模式．该文以微弱信号检测技术中最重要的锁相放大器为例,利用LabVIEW软件设计了一种虚拟锁相放大器,通过对虚拟锁相放大器的学习,一方面可以让学生更好地掌握锁相放大器的结构和原理;另一方面熟悉虚拟仪器编程技术,了解虚拟锁相放大器的构建过程,通过自己动手开发虚拟锁相放大器,为下一步实验做好准备．     

微弱信号检测的一种改进小波分析方法

针对小波变换去噪时对微弱信号不敏感,特别是在信号分类检测时检测效果不理想的问题,提出了采用小波熵应用于信号检测的技术.该技术的主要原理是利用小波分析矩阵相应稀疏程度去抑制信号的无关成份,其中小波系数熵确定噪声阈值,小波相关系数熵确定边界轮廓,实现信号准确定位.最后通过数值试验证明其效果好于常规小波变换模极大值的信号检测法,证明了该方法检测微弱信号边缘特性更切实有效.     

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。     

微弱信号长时间积累的检测方法

提出一种微弱信号长时间积累的检测方法,对雷达回波信号采用时域分帧处理,每帧进行门限预处理,剔除大部分干部噪声,仅保留包含目标在内的部分HAF谱成分以作后续的帧间累加,仿真结果表明,该方法可以有效地进行信号积累,只需1／4或1／8的存储量,就可以取得与HAF方法接近的检测效果。     

强噪声下微弱信号处理方法研究

机械设备中信号检测时有用信号比较微弱且存在较强的噪声,给信号检测与处理带来了一定的困难。针对这个难题,采用相关检测、自适应滤波器等微弱信号检测方法,从噪声中检测出微弱信号。首先介绍了相关检测法与自适应滤波器的基本原理,重点阐述相关检测法与自适应滤波器结构及去除噪声干扰的方法,分别用时域与频域方法对微弱信号进行提取。最后在机械实验台上进行验证,实验结果表明：相关检测法与自适应滤波器均能去除干扰信号,提取到有效信号。     

基于matlab的相干平均弱信号检测法

提出了采用相干平均法提高信号的信噪比并检测微弱信号的方法,介绍了相关检测的原理.该方法无需知道信号的先验知识,适合于信噪比很低的信号,有一定的应用前景.通过在matlab中实现检测的实例和步骤,运行结果表明该方法的有效性.     

弱信号检测技术研究

本文对弱信号的定义和弱信号的应用范围进行了概述,综述了微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况,重点比较了目前在微弱信号检检测技术中应用的方法:相关检测、离散信号的统计处理,基于小波分析的微弱信号检测,基于混沌振子的微弱信号检测,最后总结各个方法的特点.     

静电传感器微弱信号检测电路的研究

为解决静电传感器用于稀相气固两相流参数测量时信号微弱难以检测的问题,深入研究了静电传感器的基本原理和信号特点,设计了一种实用的高精度微弱信号检测电路.结果表明,该电路具有很高的分辨率、极低的温漂、较强的抗杂散电容干扰和外电场干扰能力,能够满足气固两相流参数测量的要求.