随机共振是噪声和周期信号作用于非线性系统，信号和噪声在非线性系统的协同作用下，发生噪声能量向信号转移产生的一种现象。利用随机共振原理可提高系统输出高信噪比达到识别弱信号的目的。该方法与常规线性滤噪方法相比，随机共振不是消除噪声而是充分利用噪声能量来放大信号提高输出信噪比。目前，已有的随机共振绝热近似理论仅适用于周期性弱信号（幅度、频率和噪声强度均小于1），为了在实际大参数下仍然能用绝热近似理论得到随机共振现象，本课题对大频率的周期信号检测进行了初步的研究和探索。本文探讨了双稳态系统势垒与系统参数关系，系统地研究了工程测量中常见的噪声、信号和非线性系统之间的关系以及产生随机共振的最佳条件，对微弱信号的检测方法进行了深入的研究。应用计算机仿真技术，基于Runge-Kutta算法，提出了频率变换的随机共振方法，以实现强噪声背景下大频率周期信号的检测。仿真结果表明，此方法提高了强噪声背景下微弱信号的检测能力。随机共振技术在信号检测方面有着潜在的应用价值，有望将来应用于实测信号的数据处理。如何将随机共振技术应用到实际信号的检测还需要做大量的研究工作。
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