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基于随机共振理论的微弱信号检测方法研究及应用.caj
基于随机共振理论的微弱信号检测方法研究及应用.caj
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基于并联自适应随机共振的微弱信号检测方法.rar_微弱信号_微弱信号检测_随机共振_随机共振代码_随机共振检测
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实现信号的随机共振处理,包括matlab代码的实现
基于随机共振原理的微弱信号检测与应用
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阐述了应用随机共振对微弱信号进行检测的原理。在研究双稳态非线性系统的基础上,设计了非线性系统及其控制系统电路,该系统可以大大抑制噪声,并在双稳态系统中产生信号调制噪声效应。对双稳态系统的输出信号作了频谱分析,辨识出了淹没在白噪声中的微弱正弦信号频率。实践应用证明,此方法明显提高了信噪比,免去了求解复杂的统计微分方程,这在多传感器测量和机械系统故障早 期检测中具有一定的实际应用价值。
基于随机共振的微弱信号检测适应性研究
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基于随机共振的微弱信号检测适应性研究,分析了随机共振特性
强噪声下的微弱信号检测技术_李妙珍.pdf
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强噪声下的微弱信号检测技术_文献_期刊论文。 关键词: 微弱信号;线性检测方法;非线性检测方法 适用于该领域初学者了解研究领域概况。 本文首先分线性方法和非线性方法对微弱信号检测技术进行了介绍。线性检测方法一般分为时域分析法、频域分析法和时频分析法;混沌理论法、随机共振法和差分振子法是目前主要的微弱信号非线性检测方法。然后,本文从应用范围、优势和缺点等方面对常用的微弱信号检测方法进行了对比分析和总
基于随机共振的微弱信号检测模型及应用研究_陆思良.caj
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基于随机共振的微弱信号检测研究 (2014年)
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微弱信号是淹没在噪声中的小信号,且一般其信噪比比较低。微弱信号的检测在物理、电子和生物医学方面都具有重要的意义。依据随机共振理论,噪声在一定的条件下有利于微弱信号的检测。研究了随机共振的原理、双稳态系统中的随机共振现象及随机共振的应用研究现状。
基于调制随机共振的微弱信号检测研究 (2012年)
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在工程信号处理过程中信号常超出随机共振绝热近似或线性响应理论的小参数要求而成为大参数信号。深入探讨非线性双稳系统随机共振发生机理和条件要求,将频率调制技术与随机共振理论相结合,提出用调制随机共振的方法实现随机共振理论在工程信号检测中的应用,进行了数值仿真分析证明其有效性,并将该方法应用于轴承内圈点蚀故障的检测。
基于随机共振的微弱高频CW信号检测技术研究 (2010年)
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针对强噪声背景下基于时频分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,提出一种基于非线性双稳随机共振的微 弱CW信号检测方法。该方法将CW信号调制到低频端,借助随机共振模型进行滤波,再进行WVD变换与Hough变换,从而将 CW信号的检测问题转换为参数空间(.,.)的峰值检测问题。实验结果表明,该方法能够在强噪声背景下有效提取CW信号,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制。
基于随机共振的不同非线性系统的微弱信号检测性能分析
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从随机共振基本原理出发,分析研究了随机共振应用于强噪声背景下的微弱信号检测问题。由于随机共振是非线性系统(单稳、双稳以及多维多稳系统)中的一种动力学现象,采用不同的非线性系统,因其非线性结构的不同,对微弱信号的检测性能也不同。文章采用Matlab中的Simulink工具进行仿真,比较分析了常用的一维双稳Langevin系统和二维双稳Duffing系统在不同信噪比条件下对微弱信号的检测性能。
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随机共振微弱信号检测龙格库塔方式对信号进行滤波。其中信号为正弦信号
随机共振技术在微弱舰船轴频电场信号检测中的应用 (2012年)
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针对在强背景噪声中检测微弱舰船轴频电场信号的问题,提出了基于随机共振技术的检测方法。首先,介绍了随机共振利用噪声增强信号能量从而提高信噪比的基本原理,并在此基础上给出了利用随机共振检测微弱周期信号的模型。然后,将低信噪比的船模轴频电场测量数据输入到检测模型并对输出信号作功率谱分析,结果表明:随机共振技术能十分有效地从复杂背景噪声中检测出微弱舰船轴频电场信号,在微弱信号处理领域相比传统方法具有很大的
基于DSP的自适应随机共振微弱信号检测方法-论文
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matlab_在低信噪比下,基于双稳随机共振的微弱信号检测
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matlab_在低信噪比下,基于双稳随机共振的微弱信号检测 In low SNR, weak signal detection based on bistable stochastic resonance
基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法* (2014年)
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由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利
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2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士...
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基于混沌振子的微弱信号检测方法研究
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分析了Duffing方程的基本形式以及Duffing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。实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。
基于混沌理论的涡街微弱信号检测方法研究* (2007年)
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针对涡街流量传感器在小口径、低流速下信号微弱,易被强噪声淹没而难手提取的特点,提出了利用Duffing振子检测微弱信号的方法.通过仿真对涡街信号中含有白噪声以及谐波干扰的情况进行分析,仿真和实验均表明:这种基于混沌理论的微弱信号检测方法对涡街信号中较强的白噪声以及频差较大的谐波干扰具有很好的免疫力,并且通过计算最大Lya-punov指数的波动频率能够准确估计出涡街有用信号频率,实现低流速下涡街微弱
基于混沌理论的微弱信号检测方法
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分析了间歇混沌模型振子的混沌特性, 利用 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,测的精度比较高
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