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.     

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.     

非平稳背景噪声下微弱高频CW信号的自适应检测

在强噪声背景下,基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效.针对此问题,本文提出了一种基于ARMA新息模型的自适应Kalman滤波器检测方法.该方法避免了标准Kalman滤波检测CW信号时需要确定系统噪声统计特性的问题.论文根据CW信号的状态空间随机信号模型,构造了ARMA新息模型,通过在线辨识MA模型参数来估计Kalman滤波增益,从而实现了CW信号的自适应跟踪滤波.仿真结果表明,该方法能够在强噪声背景下动态跟踪CW信号时域波形,且算法简单,实时性强,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制.     

混沌振子用于强噪声下微弱正弦信号的检测

提出一种在强噪声背景下用混沌振子检测微弱周期正弦信号的时域信号处理方法 .计算机仿真结果表明 ,该方法能将可检信噪比范围扩大到 -4 6 .4d B,灵敏度达到± 0 .0 0 1 m V.     

微弱信号的调理电路设计和噪声分析

本文分析了微弱信号调理电路中的噪声.详细介绍了弱电压和弱电流信号放大电路的基本结构及电路设计方法,分析了各个部分的噪声,指出了运放和AD采样器的选取标准.红外传感器微弱信号检测的实验结果表明,按上述标准选取元器件构成的电路是可靠、实用的.     

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。     

强噪声背景下的信号提取

为了将被强噪声淹没的信号提取出来,本文介绍了在强噪声背景下将信号提取出来的一般常用方法,并重点介绍了采用自适应噪声抵消方法的原理及优点,并对其进行了改进,达到了预期的效果。     

强噪声背景下的信号提取

为了将被强噪声淹没的信号提取出来,本文介绍了在强噪声背景下将信号提取出来的一般常用方法,并重点介绍了采用自适应噪声抵消方法的原理及优点,并对其进行了改进,达到了预期的效果.     

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.     

利用BP神经网络从强噪声背景中提取弱信号

分析了一般情况下的信号与噪声分离的理论和方法问题,重点讨论了利用BP神经网络从强噪声背景下的提取弱信号的方法,给出了具体的BP训练算法和提取弱信号的公式。     

基于小波分析的微弱信号处理

应用离散小波变换对微弱数字信号进行分析及处理．离散小波变换具有时频分析特性，能将信号的细微变化反映出来．对实验获取的微弱信号进行小波变换分析的结果表明：离散小波分析可明显提高数字信号的信噪比，有利于从噪声中提取微弱信号。     

微弱瓦斯信号检测的原理和方法

瓦斯是发生在煤矿中重大自然灾害的根源之一,瓦斯爆炸严重威胁到煤矿作业人员的生命安全,影响煤矿的正常生产。实时准确地监测煤矿瓦斯气体浓度对保障安全生产具有十分重要的意义。本文采用相敏检波原理与DSP实现数字低通滤波相结合的方法来检测微弱的瓦斯浓度信号。     

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．     

安瓿瓶内杂质检测的信号处理方法

采用光阻法对安瓿瓶内纤毛杂质信号检测进行了实验研究,分析了纤毛杂质的信号特征.对比了Butterworth数字滤波、均值滤波、理想低通滤波和小波变换4种不同滤波方法的滤波效果,滤波后的信噪比分别为13.98、10.80、9.18和14.89 dB,实验表明,小波变换滤波是最佳选择.此外,提出了微分和分段求方差的方法以提高检测结果的可信性.     

利用仿真技术对数字信号处理教学改革的研究

以巴特沃斯滤波器设计为例,论述了MATLAB编程、信号处理工具箱等计算机仿真手段在数字信号处理教学中的应用,分析了数字信号处理与模拟电子技术等先修课程的内在联系。仿真技术的引入,使抽象复杂的数字信号处理理论具体化,从而降低了学生理解知识的难度,收到了很好的教学效果。