基于随机共振的微弱信号检测

基于随机共振原理检测微弱信号及自适应的研究作者：冯元来源：《计算技术与自动化》2016年第01期摘要：阐述随机共振的基本概念和原理，分析基于随机共振原理检测微弱信号的方法。

采用RungeKutta算法分别对微弱的周期信号和非周期信号进行仿真验证，仿真结果表明基于随机共振原理可以有效地检测出强噪声背景下的微弱信号。

关键词：随机共振；周期信号；非周期信号中图分类号：TP391.9文献标识码：A1引言微弱信号的检测一直是国内外学者研究的热点所在。

传统的弱信号检测方法主要基于时域和频域两种，但是这两种方法对输入信号的信噪比阀值要求很高，难以有效的检测出强噪声背景下的微弱信号。

随机共振（SR）由意大利学者Benzi等人在解释冰期周期性递归时首次提出[1]。

传统的信号检测方法认为噪声是有害的，因此通过抑制噪声来检测微弱信号；而随机共振理论不把噪声当有害信号，利用噪声的能量检测微弱信号。

就是在一定的非线性条件下，由弱信号和噪声合作而使得非线性系统增强周期性输出的现象。

近年来随机共振在机械故障诊断中[2]、化学弱信号检测领域[3]、传感器测试领域[4]被普遍应用，目前随机共振的电路实现仍处于研究阶段。

本文主要介绍基于随机共振理论的检测原理，通过matlab编程研究周期信号与非周期信号的仿真现象，并分析系统结构参数对检测的影响。

2随机共振基本原理产生随机共振现象需要三个基本条件，即信号、噪声和非线性系统。

由Langevin方程描述的非线性双稳系统是一种研究较多的随机共振系统[5]：x′=ax-bx3+s（t）+Γ（t）（1）其中ax-bx3为非线性外力场，a、b是结构参数、均大于0；st为待测信号；Γt是噪声强度为D的高斯白噪声。

非线性系统具有双势阱Vx=bx4/4-ax2/2，其最小点在±xm处，xm=a/b，它们被垒高为ΔV=a2/（4b）的势垒所分隔，且垒高在xb=0处。

该方程实质描述了单位质点同时受到周期外力与噪声驱动时，在双势阱中的过阻尼运动。

第25卷第4期2008年4月机电工程Vo l.25 No. 4Ap r. 2008 M E CHAN I CAL & E L E CTR I C AL EN G I N E ER I N G M A G A Z I N E基于随机共振原理的微弱信号检测与应用3何大海,赵文礼,梅晓俊(杭州电子科技大学机械工程学院,浙江杭州310018 )摘要: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。

关键词:随机共振;双稳态系统;白噪声;微弱信号;信噪比中图分类号: T N911. 23文献标识码: A文章编号: 1001 - 4551 ( 2008 )04 - 0071 - 04A pp l i ca t i on an d de tec t i on of wea k s i gna l ba sed on stocha st i c re s onan c eH E D a2ha i, ZHAO W en2li, M E I X i ao2j un( College of M echan i ca l Eng i neering, H a ngzhou D ianzi U n i versity, H a ngzhou 310018, Ch ina)A b stra c t: The ba sic p rinc i p le of stocha stic re sonance ( S R ) in weak sig na l de tec ti o n wa s in tr oduced. O n the ba sis of stud yi n g non linea r b istab le sy stem , the non linea r system and its con t r o l system c ircu it we re stud ied. The system can grea tly su pp re s s n o i s e and g ene ra te sig na l to ad ju st no ise effec t in b istab le system. S p ec tru m ana lysis in ou tp u t sig na l of b istab le sy stem can i d en t i f y the frequency of weak sinu s o i da l sig na l concea l ed in the wh i te no i se. The p rac t ica l app lica t i o n show s tha t the sig na l2no i se ra t i o ( S NR )can be sig n i fican t ly inc r ea s ed and s o lving comp lica t ed sta t istica l d i ffe r en t ia l equa t ion can be av o i ded by u s ing the m e t h2 od. It po s se s se s grea t p rac t ica l va l ue fo r app lica t ion in m u l ti2sen s o r m e a s u r em e n t and ea r ly fau l t de t ec t ion of m e chan i ca l system. Key word s: stocha s tic re s onance ( S R ); b i stab l e system; wh i te no i se; weak sig na l; sig na l2no i se ra t i o( S NR )0 前言随机共振的概念最初是1 随机共振原理在双稳态或多稳态的非线性系统中, 要实现1981 年由B e nzi等人在SR研究古气象冰川问题时提出来的,它描述了一个非线性系统与输入的信号和噪声之间存在某种匹配时,噪声能量就会向信号能量转移,输入信号的信噪比不仅不会降低,反而会大幅度地增加。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术研究基于随机共振方法的微弱信号检测技术研究摘要：随着科技的不断进步，微弱信号的检测在许多领域中扮演着重要角色，如地震监测、生物医学和通信等。

然而，由于环境噪声和信号衰减等因素的影响，微弱信号的检测一直是一个挑战。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术通过引入外部随机激励，突破了传统检测方法的限制，具有较高的检测灵敏度和抗干扰能力。

本文将探讨基于随机共振方法的微弱信号检测技术的原理及其在不同领域中的应用。

一、引言微弱信号是指信号强度较低，很难被传统方法直接检测到的信号。

传统的微弱信号检测方法包括滤波器、放大器和相关器等，然而这些方法往往受到环境噪声和信号衰减的影响，很难实现高灵敏度的检测。

为了解决这个问题，科学家们提出了基于随机共振方法的微弱信号检测技术。

二、基于随机共振方法的原理随机共振方法是一种利用特定的随机信号激励来提高系统响应和信号检测灵敏度的方法。

它通过引入随机激励，增加系统激励和响应之间的非线性关系，从而使系统能够对微弱信号作出更大的响应。

其原理主要包括两个方面：非线性耦合和共振增强。

1. 非线性耦合在传统的线性系统中，输入信号和系统响应呈线性关系，无法对微弱信号进行有效检测。

而随机共振方法通过引入非线性耦合，即将系统中的非线性元件与线性元件耦合在一起，使系统呈现非线性响应。

这种非线性耦合可以使系统对微弱信号具有较高的响应灵敏度。

2. 共振增强共振是一种系统在特定频率下的自由振动现象，当系统的固有频率与输入信号的频率相匹配时，系统的响应会显著增强。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术通过调节激励信号的频率和振幅，使系统处于共振状态，从而实现对微弱信号的增强和检测。

三、基于随机共振方法的应用基于随机共振方法的微弱信号检测技术在许多领域中都有广泛应用。

1. 地震监测地震是一种地壳运动的表现，对地震进行及时监测和预警对于减少地震灾害具有重要意义。

基于随机共振方法的微弱信号检测技术可以提高地震监测仪器的灵敏度，检测到更多微小地震信号，为地震预警提供更准确的信息。

基于并联随机共振的弱信号检测研究的开题报告一、选题背景随着科学技术的不断进步，越来越多的弱信号被发现存在于各个领域。

例如，在生物领域中，由细胞、分子和蛋白质发出的微弱信号往往需要通过高灵敏度的检测技术来进行探测；在物理领域中，微波背景较低，天线信号较弱的情况下，也需要高灵敏度的信号检测技术来进行研究。

因此，开发一种高灵敏度的弱信号检测技术成为科研领域的热点问题。

二、研究内容本研究将探究一种基于并联随机共振的弱信号检测技术。

该技术利用并联电路的特殊结构和随机共振的特性，来实现对微弱信号的高灵敏度检测。

具体来说，研究将包括以下几个方面内容：1. 对并联电路进行分析研究，探究并联结构如何提高信号的灵敏度和增加噪声抑制能力。

2. 探究随机共振现象的基本原理及其在弱信号检测中的应用。

利用随机共振的特性来增强电路的信号处理性能。

3. 建立基于并联随机共振的弱信号检测模型，通过理论分析和仿真模拟对其性能进行评估和优化。

4. 实验验证该技术在实际应用中的可行性和有效性。

利用实际测量数据对模型进行验证和修正，以提高技术的实用性和可靠性。

三、研究意义基于并联随机共振的弱信号检测技术具有以下几个方面的意义：1. 提高了对微弱信号的探测灵敏度和测量准确度，为相关领域中的科学研究提供有力的支持和保障。

2. 增强了电路的噪声抑制能力，可以有效提高信号的信噪比，从而更好地解决弱信号测量领域的挑战性问题。

3. 探索了新型电路结构和信号处理方法，对未来电路设计和信号处理技术的发展具有一定的启示和推动作用。

四、研究方法本研究将采用理论分析、仿真模拟和实验验证相结合的方法，建立并联随机共振的弱信号检测模型，并对模型的性能进行分析和优化。

具体研究步骤如下：1. 对并联电路及其特性进行理论分析，构建电路模型，分析并联结构对电路性能的影响。

2. 探究随机共振现象的基本原理及其在弱信号检测中的应用，建立电路随机共振模型，进行仿真模拟，对电路性能进行评估。

第19卷 第3期2006年6月传感技术学报CHINESE JO URNAL OF S ENSO RS AND ACTU ATORSVol.19 No.3Jun.2006S tu dy of W eak Signal Detection Based on W av elet T ransformation and S tochastic Resonan ceL I N M in 1,X I AO Yan -p ing 2,ZH A O J un11.College of M etr ology T ech nology and E ngineer ing ,Ch ina J iliang Univ er sity ,H angZh ou 310018,China;2.De par tme nt of comp ute r scie nce and te chnolog y ,Zhe j iang Unive rsity City College ,H ang Zhou 310015,China)Abstract:The method of w eak signal detection based on w avelet transform ation and stochastic resonance is presented,accor ding to the noise alternative and frequency sensitiv ity of the stochastic resonance.T he in -put including noise w as decomposed by mult-i scale w av elets transfor m,and each scale signal w as adjusted by the different scale contraction factor,then the decom po sed signal w as used as the input of the bistable system s,w e examined the effect of each scale frequency signal operated by the contraction factor on SNR of o utput in the system.The result of the simulatio n sho wed that the equal scale contraction factor can im -prov e the SNR of the system effectiv ely.Key words:wavelet transformation;stochastic resonance;w eak signal detection;sig nal to noise ratio(SNR)EEACC :6140基于小波变换和随机共振的微弱信号检测方法林 敏1,肖艳萍2,赵 军1(1.中国计量学院计量技术工程学院,杭州310018;2.浙江大学城市学院计算机系,杭州310015)收稿日期:2005-08-01基金项目:浙江省自然科学基金项目资助(Y104338);浙江省科技计划项目资助(2004C31032)作者简介:林 敏(1962-),男,副教授,硕士,从事测控技术及仪器方向研究,linm@ 。

基于随机共振技术的微弱信号检测方法1. 绪论：介绍微弱信号检测的现状及其重要性，提出随机共振技术的背景、意义和历史演变。

2. 随机共振技术及其原理：阐述随机共振技术的物理原理及其在微弱信号检测中的应用，详细描述其特点、优点和缺点。

3. 随机共振技术在微弱信号检测中的应用：讨论随机共振技术在不同领域中的应用，比如生物医学、天文学和化学等领域，重点描述其检测方法、实验结果及其局限性。

4. 随机共振技术的优化和改进：探讨如何优化和改进随机共振技术，提高其灵敏度和稳定性，包括噪声预处理、信号处理和系统改进等方面。

5. 结论：总结随机共振技术在微弱信号检测中的应用和发展现状，提出未来的研究方向和展望。

同时，指出该技术的优势和局限性，为实际应用提供参考意见。

随着科技的不断发展，微弱信号检测技术在研究和应用领域中变得越来越重要。

微弱信号检测技术被广泛应用于医学、环境监测、航空航天等领域，如肿瘤早期检测、空气和水质量检测、火箭发动机性能监测等。

但是，微弱信号的检测常常面临信噪比低的问题，因此需要创新性的、高敏感度的检测方法。

其中一种被广泛研究的方法是随机共振技术。

随机共振技术是一种基于对微弱信号的非线性响应，利用外部随机噪声“刺激”系统，使系统在临界点上产生共振，从而有效地增加信号的噪声比。

这种技术不仅具有很高的敏感度，而且能够在较大的动态范围内检测微弱信号。

因此，随机共振技术成为了微弱信号检测领域的研究热点之一。

随机共振技术的发展历程可以追溯到上世纪70年代。

当时，物理学家发现在单摆系统和模拟电路中引入外部随机噪声可以激发系统的棕褐噪声，从而使系统产生非线性共振响应。

之后，该技术被逐渐应用于很多领域，例如生物医学、天文学和化学等。

实践证明，随机共振技术是一种比较有效的微弱信号检测方法，可以有效地提高信噪比。

自随机共振技术被提出以来，不断有研究者在其基础上进行改进和优化，并提出了不同的算法和模型。

例如一些研究者将自适应随机共振技术应用于人体黑色素瘤的检测中；还有一些研究者将随机共振技术和谱分析方法相结合，应用于噪声信号的分析和特征提取中。

基于LabVIEW的随机共振高频微弱信号检测系统
郝静;杜太行;杨梅;江春冬;孙曙光
【期刊名称】《仪表技术与传感器》
【年(卷),期】2017(000)010
【摘要】针对经典随机共振方法对高频微弱信号检测失效的难题,提出一种调参随机共振检测高频微弱信号的方法,并以LabVIEW和Matlab为开发平台,利用调参随机共振方法构建了检测无线电高频微弱信号系统.该检测系统能够根据待测信号的特征,通过调节系统参数诱发系统发生随机共振,从而实现对高频信号的检测.最后对实际中无线电含噪信号进行检测,实验结果表明,该系统人机界面友好,能够有效地检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的可操作性和现实意义.
【总页数】5页(P62-66)
【作者】郝静;杜太行;杨梅;江春冬;孙曙光
【作者单位】河北工业大学控制科学与工程学院,天津 300130;石家庄信息工程职业学院计算机应用系,河北石家庄 050000;河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130;石家庄信息工程职业学院计算机应用系,河北石家庄 050000;河北工业大学控制科学与工程学院,天津 300130;河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于LabVIEW的随机共振检测系统仿真设计 [J], 姜建平;姜意光
2.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 [J], 邵菊花;李立萍
3.基于随机共振的微弱信号检测系统研究 [J], 张皖哲;徐之欣;王润涛;张文涵
4.基于自适应随机共振高频微弱信号检测 [J], 郑文秀;吕航
5.基于自适应随机共振高频微弱信号检测 [J], 郑文秀;吕航;
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