基于混沌振子的微弱信号检测方法研究

分析了During方程的基本形式以及During振子的混沌运动，阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理，并推导出系统发生间歇混沌现象的频差条件和相位差对于系统特性的影响。试验证明：该振子对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性，对白噪声和与参考信号频差较大的干扰信号具有免疫力。     

混沌振子实现微弱周期小信号的检测

通过对混沌振子Duffing方程及其检测原理的介绍,发现混沌振子对周期小信号具有敏感特性,能够在强噪声环境下实现对微弱周期小信号的检测。Matlab实验仿真和分析证明了采用混沌振子Duffing检测微弱周期小信号的可行性。     

基于改进型Duffing振子的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测在检测信噪比很低的信号时效果不理想,针对在强噪声背景下微弱信号的检测问题,提出了一种由单Duffing振子建立混沌系统的非线性恢复力项用-x~5+x~7来代替的改进方法,与传统Duffing振子检测系统相比具有更强的鲁棒性.阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理.对时间尺度进行变换,实现了对任意未知微弱周期信号的检测,通过对噪声背景中的微弱周期信号检测进行仿真实验,最后通过真实的故障轴承信号检测验证,都获得较好的效果,为工程实际应用提供了一种可鉴的方法.     

Duffing振子的微弱信号检测

分析了Duffing振子的混沌运动，阐述了该振子相变对志参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性，对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力，使Duffing振子应用于微弱信号检测具有可行性。检测不同频率的信号需要不同频率ω的参考信号，不同的参考信号频率ω会对系统产生很大影响，通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号检测具有普遍性，给出了基于混沌微弱信号检测的具体方案。     

基于混沌理论的微弱信号检测方法

分析了间歇混沌模型———Duffing振子的混沌特性,利用Duffing振子的非平衡相变对微小信号具有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质,采用混沌振子阵列实现对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,该方法的优点在于可以直接进行解析计算。仿真实验表明:该检测方法简单、有效,检测的精度比较高。     

基于一种改进混沌振子模型的弱信号检测

介绍了Duffing振子的混沌运动特征以及应用Duffing振子检测微弱信号的方法.提出了一种改进的Duffing振子模型,仿真实验表明该模型可以有效地检测微弱正弦信号,可检信噪比范围可达到,灵敏度达到.     

基于相轨迹变化的微弱正弦信号检测

对Duffing非线性动力学系统的输出状态发生改变时需满足的条件进行了分析,将相轨迹是否发生变化作为系统输出状态改变的判定依据,提出了一种低信噪比情况下微弱正弦信号幅度和相位的检测方法;仿真结果表明,信噪比为-20dB时,幅度检测的均方误差约为3％,相位检测的均方误差约为3°;该方法还具有幅度检测门限值低的特点,可对幅度为10-3级以下的信号进行检测。     

微弱信号混沌检测的自跟踪扫频控制方法

当利用混沌理论进行微弱信号的检测时,针对不同频率的信号只能分别构建不同的检测系统进行检测,势必使其检测效率低下.本文阐述了一种分频段阈值变换的混沌检测方法,并基于该方法实现了自跟踪扫频检测.为此,首先分析了微弱信号混沌检测方法中的变阈值法和定阈值法,指出了这两种方法的优缺点,然后提出了分频段阈值变换的混沌检测方法,并基于该方法开展了微弱信号的自跟踪扫频检测控制的研究,设计制作了微弱信号自跟踪扫频检测控制电路,并进行了微弱信号自跟踪扫频混沌检测的实验研究.结果表明该检测控制系统可以实现在噪声背景下的中低频率微弱周期信号的自跟踪扫频检测.     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析了Duffing振子的混沌运动,利用振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性和对噪声的免疫力检测微弱周期信号,检测不同频率的信号需要不同频率的参考信号,通过调整系统参数使得振子对不同频率的信号检测具有普遍性.将传感器周期性干扰信号作为对内驱动信号的摄动加入混沌检测中,通过观察混沌振子的状态变量的时间历程图,发现混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明了采用Duffing混沌振子检测微弱周期小信号的可行性.     

基于 SIT 与 Duffing 振子的微弱信号混沌检测磁

利用 Duffing 振子对特定微弱正弦信号极其敏感以及对噪声免疫的特性,可以将微弱正弦信号引入系统中,根据混沌系统相轨迹的变化将噪声覆盖的微弱正弦信号检测出来。而通过 LabVIEW 与 Matlab/Simulink 混合编程,则能实现两者相互通讯、优势互补。利用 LabVIEW 仿真接口工具包 SIT 实现混沌微弱信号的检测,检测精度高达-143dB ,交互界面更加友好,操作简单易行。     

基于混合系统的微弱信号检测方法研究

在电子信息、电力控制、通信、生物学等领域,都不同程度地需要进行微弱信号检测,为了提取强噪声背景下的微弱信号的幅值和频率,通过对混沌系统的Duffing方程动力学特性的分析,利用该系统对周期信号的敏感性和对噪声的免疫性,构建了多重相关和混沌振子相结合的微弱信号检测系统,并对具有代表性的微弱正弦信号进行了仿真检测;仿真实验表明:该系统可以对未知纳伏级的正弦信号幅值和频率进行有效的提取,并可达到较高的精度,同时也可进一步提高对低信噪比信号的检测能力.     

基于数字信号处理的微弱信号相关检测方法

介绍了微弱信号数字处理方法。     

微振动语音信号检测的干扰背景分析研究

将小波变换和非线性动力学研究方法相结合,分析研究了在微振动语音信号检测中两类干扰背景的特性及其对检测结果的影响,讨论了两类情况下的解决方法。先通过小波分解得到原始时间序列的低频和高频部分,再分别对其进行处理。结果表明,对随机噪音干扰信号而言,可以通过放大低频、抑制高频来增强微弱信号;而对于强混沌干扰背景信号,混杂信号低频部分和干扰背景的奇异吸引子最相似,因此需要通过抑制低频、放大高频来增强微弱信号。最后通过Matlab音频仿真证明了该结论。     

Duffing振子检测微弱正弦信号的普遍性研究

分析了Duffing振子的特性,研究了Duffing振子在微弱正弦信号检测中的应用。结合理论分析和大量的仿真试验,表明了Duffing振子检测微弱正弦信号的可行性。最后提出了一种利用Duffing振子检测微弱周期信号的方法,该方法在信号检测方面具有广泛的应用前景。     

基于级联双稳随机共振的微弱信号检测方法研究

微弱信号采集、检测与提取是航天测控领域研究的热点之一,学者们不断探索与研究微弱信号检测的新理论、新方法,以期能更快速、更准确地从大噪声背景中检测出微弱信号;文章介绍了随机共振的基本原理,分析了基于随机共振的微弱信号检测和故障诊断的工程实例,进一步指出了随机共振技术在微弱信号的增强放大和检测中的独特优势,为微弱信号的分析和噪声控制提供了一个新的处理思路。     

基于图像识别混沌的弱信号检测方法研究

分析了基于Melnikov法和相轨迹观察法的弱周期信号检测方法,针对该方法存在检测精度低等不足,通过对混沌相平面的分析,结合图像处理相关知识,提出了基于图像识别法的弱周期信号检测方法;首先给出相关理论基础,然后阐述了所提方法的原理和设计方案,并给出了相应判别程序流程图;该方法具有算法简单、计算量小且可以实现自动识别的优点;仿真结果验证了理论分析的正确性和所提方案的有效性,为弱信号的检测提供了一条新的途径。     

基于小波包变换的弱信号检测

在通信、医学成像和雷达信号处理等领域中常常面临着强噪声背景中弱信号检测的问题。文中分析了小波包变换的良好时频分析特性,根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数,通过引入子频带∞-范数,对信号和噪声进行频谱分析,将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量,并应用浮动阈值去噪方法,解决了低信噪比情况下的弱信号检测。最后,通过计算机的数值计算,模拟了浮动阈值去噪法基于小波包变换和小波变换的强噪声背景下的弱信号检测,从仿真的波形图中得出在低信噪比情况下的弱信号检测方面小波包变换优于小波变换。     

混沌背景下瞬态弱信号检测方法的研究

混沌背景中的微弱信号检测在通信、自动化等需实时处理领域中有很广阔的应用前景,也是目前的热点研究课题。利用背景信号为混沌信号这一先验知识,对基于混沌理论的混沌背景下弱信号检测的一般原理进行了研究,介绍了其近些年来的研究现状,分析了五种典型的混沌背景下瞬态弱信号检测的方法,并提出了今后进一步研究的方向。     

基于弱信号检测理论的离散小波变换域数字水印盲检测算法

水印检测是数字水印技术的一个关键步骤,但是目前所提出的绝大多数水印检测算法既不具备赖以支撑的理论基础,其检测性能也不是优化的.利用数字水印的不可感知特性,应用弱信号检测理论进行水印检测的研究.首先从图像小波变换系数的统计特性出发,利用广义高斯分布(GGD)来建立小波细节子带系数的统计分布模型;然后针对水印嵌入强度未知的情况,将水印检测问题转化为非高斯噪声中具有未知参数的确定性信号的检测,在弱信号条件下提出一种离散小波变换(DWT)域图像水印的优化盲检测算法.检测性能分析表明,该检测算法能够实现恒虚警率水印检测.实验结果验证了检测性能理论分析的有效性和实际性能的优越性.     

基于C8051单片机的微弱信号检测装置的设计

设计并制作一套微弱信号检测装置,用以检测在强噪声背景下的频率500Hz～2kHz、幅度值20mV～2V的微弱正弦波信号的幅度值,并通过单片机显示出来该幅度值.当把微弱信号和噪声组成的混合信号输入由MAX262组成的可编程开关电容滤波器时,通过单片机控制该滤波器的中心频率和Q值,从而使该系统适合不同频率的信号输入.通过窄带滤波后可基本恢复原信号,把该信号经过检波和信号调理后输入A/D转换器进行采样,之后将其在LCD 1602上进行显示.