基于随机共振的弱信号检测研究

论文摘要

信息科学的一项重要任务是获取客观世界的真实信息,然而对于任何一个系统,必然存在噪声。当所测量的信号比较微弱,且淹没在强噪声背景中时,要提取真实信号是困难的。如何把淹没于噪声中的有用信号提取出来的问题引起了人们广泛的关注。在工程实践中,从强噪声背景中提取弱信号也具有越来越广泛的应用价值。例如,某些特征频率信号的检测在故障诊断及安全生产、避免事故的发生方面发挥了重要作用。弱信号检测技术基于电子学、信息论、物理学和统计学等理论,分析噪声产生的原理和规律,研究被测信号和噪声的统计特征与相关性,运用一系列信号处理手段抑制噪声,提取出被强噪声背景淹没的弱信号。作者通过研读、比较国内外已有的检测技术,利用计算机发展带来的新技术手段在弱信号检测中的应用,系统地研究弱信号检测理论及提取方法,并着重研究非线性动力学原理在弱信号提取方面的应用,主要是随机共振原理。本文在研究随机共振理论的基础上,通过数值分析和大量的仿真实验,验证了该理论,并针对工程实践中的信号——多频周期信号和色噪声展开进一步探索和研究。本文还介绍了基于随机共振的自适应弱信号提取算法的详细设计思路和流程,算法主要通过自适应调节参数使系统达到随机共振状态,从而提取出多频周期信号。最后,结合工程中的实际需要,采用MATLAB与C/C++语言混合编程的方法,利用COM组件技术、MATCOM软件,开发出方便、实用的弱声信号检测系统。该系统可以在没有安装MATLAB的环境下运行,从而成为一个独立的系统。填补了以往的研究只能运行在MATLAB环境下的空白,将随机共振理论真正地应用于实际的工程实践中。并采用声音文件进行系统验证,取得了较好的实验结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 本文研究的目的和意义
• 1.2 弱信号检测技术及其研究现状
• 1.2.1 经典检测理论
• 1.2.2 现代检测理论
• 1.3 随机共振的发展及研究现状
• 1.3.1 随机共振的发展历程
• 1.3.2 随机共振的研究现状
• 1.4 本文的主要研究内容
• 第二章 随机共振的数理基础及仿真分析
• 2.1 随机共振的研究工具
• 2.2 随机共振的数理基础
• 2.2.1 布朗运动
• 2.2.2 朗之万方程（LE）和福克-普朗克方程（FPE）
• 2.3 随机共振的仿真分析
• 2.3.1 双稳系统对信号和噪声的影响
• 2.3.2 噪声调节
• 2.3.3 系统参数调节
• 第三章 多频周期弱信号的检测技术研究
• 3.1 信号分析
• 3.1.1 信号模型
• 3.1.2 测度指标
• 3.2 噪声分析
• 3.3 多频周期信号加色噪声的仿真研究
• 3.3.1 双稳系统对多频周期信号和色噪声的影响
• 3.3.2 噪声调节
• 3.3.3 参数调节
• 第四章 弱信号提取算法的研究与设计
• 4.1 引言
• 4.2 双稳系统的数值求解算法
• 4.3 自适应理论
• 4.4 自适应弱信号提取算法的设计与仿真
• 4.4.1 算法设计
• 4.4.2 算法实现
• 第五章 弱声信号提取系统的实现
• 5.1 系统设计
• 5.1.1 需求分析
• 5.1.2 开发工具及相关技术
• 5.1.3 系统设计
• 5.2 系统实现
• 5.3 系统验证
• 第六章 结论与展望
• 6.1 主要研究结论
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 附录1 论文中主要代码
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文