基于随机共振进行弱信号探测的实验研究

随机共振指的是在一定的非线性条件之下,从弱周期信号以及随机干扰的噪声互相合作而造成的整体运行体系的强周期输出的具体迹象。非线性随机共振操作系统能够借助噪声对微弱信号的强化效果,增加对微弱信号的检测能力。为了能够在强噪音的工作环境中对微弱信号做检测,使用了一种新型的使用形式,给随机共振的基本工作理念设计出了有关硬件电路系统的一般模式,并且将其使用在单频信号的检测工作之中。使用随机共振技术能够从较强的噪音环境中对各种单频信息以及多频弱信号做有效的提取。在未来的信息识别以及信息处理工作范围之内,随机共振的弱信号检测技术的发展前景将会是不可估量的。     

双稳随机共振在弱信号检测中的应用

介绍了随机共振的基本原理,通过数值仿真研究了对称双稳系统的随机共振现象,并将其应用于微弱信号的检测,仿真结果证明了基于随机共振的微弱信号检测的有效性.     

基于多点随机搜索的自适应随机共振信号检测系统

提出了一种基于多点随机搜索算法的自适应随机共振系统模型,并以LabVIEW为平台开发了自适应随机共振微弱信号检测系统.该检测系统以典型非线性双稳系统为信号处理核心,以系统输出信噪比为优化目标函数,采用多点随机搜索算法自适应调整系统结构参数,使系统处于随机共振最佳状态,并获取微弱信号的频率特征值.利用该系统可测试各种系统参数及高斯噪声对随机共振的影响.实验结果表明,该系统检测效果良好,具有较好的应用价值.     

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.     

基于调制随机共振大频率信号检测的仿真

研究了调制随机共振利用傅里叶变换的频移特性解决大频率输入信号（频率大于1）的检测问题。首先利用调制系统将信号的频率转换为产生随机共振适宜的频率,再利用随机共振系统中噪声和信号的协同作用,实现强噪声背景下大频率周期信号的检测。     

基于仿射投影的微弱信号检测方法研究

为了克服强背景噪声的干扰影响,改善微弱检测信号检测质量,本文对比研究了几种微弱信号检测方法,给出了一种基于仿射投影自适应滤波的微弱信号检测方法。仿真实验结果表明,该方法能通过自适应对消各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测性能,有效提取微弱信号,并在具有较快的收敛速度和较小的稳态失调的同时降低运算复杂度。     

提高采样频率实现随机共振用于高频信号检测

针对随机共振仅适合于低频信号的约束,对随机共振技术运用于强噪声背景下的高频信号检测进行研究,提出提高采样频率的方法,使高频信号变换成低频信号．数值仿真表明,此方法检测单频信号效果显著,检测调幅信号是有效的．     

随机共振技术检测大参数弱信号的两种方法

本文根据非线性双稳系统只能在低频段产生随机共振的特性,讨论了调制随机共振以及二次采样随机共振方法解决大参数弱信号在强噪声背景下的检测问题,并对此两种方法进行了比较。     

基于锁相放大器的微弱信号检测教学实验平台设计

设计了基于数字锁相放大器OE1022型的微弱信号检测教学实验平台,覆盖了微弱信号检测领域的常用技术,可从教学的角度开展多项实验,如强噪声检测弱信号实验、微弱信号多谐波测量实验、微小阻抗测量实验、自跟踪窄带滤波器实验、电阻热噪声测量实验,在教学过程中让学生熟悉、掌握锁相放大技术以及微弱信号检测原理。实验平台也提供了对OE1022自身进行内部噪声分析评估的方法。     

微弱信号检测的ADC技术应用浅析

在微弱信号检测中,以提高检测信号的信噪比来获取有用信号。重点介绍ADC在微弱信号检测中提高检测手段的2种技术—抖动技术与过采样和平均技术,并做简单总结。     

研究生课程微弱信号检测技术的考核方式探析

在分析目前研究生课程考核的主要方式基础上,结合微弱信号检测课程的教学内容和教学目标,提出适合该课程的"课堂理论测试+文献阅读+实验测试+研讨汇报"等形成性考核方式,并在近几年的研究生教学中进行探索,收到较好的效果。形成性考核方式能更客观、更准确地反映研究生的知识水平和实践能力,对他们知识的积累和能力的培养有促进作用,对其他研究生课程的考核有借鉴作用。     

基于小波分析的微弱信号检测及其在Matlab中的仿真

通过基于小波分析的处理方法,实现对彩色全电视信号一段被高斯白噪声干扰的降噪,解决微弱信号检测过程中遇到的理论和实践问题.     

基于取样积分技术的混沌检测法与微弱正弦信号检测

提出了一种对噪声背景下微弱正弦信号的检测方法.分析了Duffing振子用于微弱正弦信号检测的机理,并把混沌临界状态检测法和传统检测方法(取样积分)相结合,实现-50dB以下超低信噪比的微弱正弦信号检测.同时,仿真实验也表明该方法对噪声具有较强的抑制能力且具有较低的信噪比工作门限.     

微弱信号混沌检测系统的噪声分离研究

混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好.     

Matlab在“微弱信号检测技术”课程中的教学改革与探索

"微弱信号检测技术"是测控技术与仪器和电子信息科学与技术专业的学生必修课。为了让学生更深入地理解相关器的原理和梳状滤波特性、直观地感受积分时间常数对噪声和信号的影响以及锁定放大器级联使用情况,我们在课堂教学中引入了MATLAB数值仿真模拟方法。通过在软件中自己编写程序来分析和处理信号,绘制相关器输出的噪声信号,促进了学生对相关器原理的理解,提高了学生的编程能力和对课程的兴趣,最终提升了课堂的教学效果。     

微弱周期信号频率检测的一种改进方法

微弱信号的频率检测是微弱信号处理的一个重要内容,也是判定微弱信号幅度和相位的重要前提.文章提出一种方法,将AD采样数据先用结构函数算法粗略判定信号频率,然后进行数字预滤波,最后再次使用结构函数算法准确测定频率.该方法完全数字化,在带AD采样和存储器的微处理器系统上均可实现,编程简单,且不要求实时性,很容易在本科生的微弱信号检测实验中实施.实验证明,该算法对于信噪比为-20 dB以上的信号都具有很好的频率检测精度.在实验中提高采样AD的位数、采样频率、采样点数可进一步提高检测精度.     

微弱信号采集处理电路研究

采用光沉积-液相化学法调节电子流向,构建了直接Z型TiO₂/Ag/Ag₃PO_{(4 )}(TAAPO)光催化材料.通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外-可见漫反射光谱仪以及光致发光(PL)光谱仪等手段对其进行表征,并对其在可见光照射下催化降解环丙沙星(CIP)的性能进行了研究.结果表明,当水体pH为3.0,催化剂分散浓度为0.3 g/L,CIP的初始浓度为15 mg/L时,光催化降解体系能够取得最佳的去除效果.在该组条件下,光照120 min CIP的降解率约为99%,并且在经历4个循环后仍然保持了良好的降解效果.在光催化降解CIP的过程中,主要反应活性物种为超氧自由基(·O₂     

由信号调制的饱和激光模型随机共振现象

用线性化近似方法研究了具有δ形式关联的高斯白噪声驱动的饱和激光模型系统受信号调制后的输出功率谱和信噪比,结果表明信噪比随量子噪声强度、泵噪声强度变化产生随机共振,分析了输入信号的振幅、频率、噪声关联强度对信噪比的影响。     

周期混合信号和色关联噪声联合驱动下的单模激光随机共振

研究周期混合信号和色关联噪声联合驱动下的单模激光系统的随机共振现象,运用线性近似的方法得到输出信号光强的功率谱和信噪比.研究表明：信噪比都随泵噪声和量子噪声出现传统的随机共振现象;并讨论噪声的互关联时间和两信号的频率、振幅对信噪比的影响.     

基于参数调节随机共振的图像去噪研究

提出一种图像的参数调节随机共振去噪方法,对来自于同一噪声源的多张同一图像进行处理,将若干张图片中相同位置的元素按列排序处理成周期信号输入双稳态系统,利用参数调节随机共振提高了图像信噪比。实验证明,该方法能显著提高图像质量。