基于随机共振的微弱信号检测_梁军利

基于随机共振的微弱信号检测

噪比（信号的功率谱幅度与同频噪声强度之比）的变化描述系统特性；而当输入信号为非周期信号时，这种借助信噪比的
０
１
２
３
４
５
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７
８
描述准则不再适合描述非周期随机共振现象。为此借助接收
Ｔｘ０ｓ（ｌ）
信号Ｒｎ＝Ｓｎ＋Ｎ（）随机共振滤波前后和接收信号巾（）（）ｎ经的纯净信号Ｓｎ的相关系数描述非周期随机共振的系统特（）性更为合适（这种描述同样适合周期信号），具体计算公式如
一
生“ 共振 ” 即系统的输出状态将会远离稳态点，（随着外力以
信号频率进行有序转迁运动）将部分噪声能量转换为信号能，
量，信号幅值被放大，噪声有效地被抑制，提高了系统输出信噪比，此即为随机共振的滤波基理。图１是随机共振滤波器对淹没在高斯白噪声中信噪比为
：
随机共振滤波器快变输出ｖ，，可以看出结果和第ｌ行的波（）形极为相似，而且幅值被放大，第５行是随机共振滤波器慢
变输出ｗｆ。（）
２（—Ｓ，，为淹没在噪声中的微弱信号（Ｄ６ｔ）（）周期或非周
期信号均可。这里我们研究的是正弦和线性调频信号（ｉｅｒＬｎａ
统巾的阈值电压约为０１。．１
＝㈨等＋ｓ，］十］．＋２ｏ（
一
（＋ｃｗｃ］ｃ］十＋，，
不管信号是周期的或非周期的，随机兆振系统中存在的噪声可以增强非线性系统对微弱输入信号的响应，使系统产
＝㈤等＋ｓ，］＋］－＋２等ｏ（

一种基于线性系统随机共振的弱信号检测方法

第２卷第１４期
２１００年３月
黑
版）自
Ｖｏ４ № ．Ｌ２１
Ｍａ．２１ｒ，００
ＪｕｎｌｆｉｎｊｎｎｔｕｅｆｅｈｏｏｙｏｒａｏｌｇｉｇＩｓｉｔｃｎｌｇＨｅｏａｔｏＴ
中图分类号：９１２ＴＮ１．３文献标识码：Ａ文章编号：６１４７（０００ —０３０１７—６９２１）１０５ —４
Ｗｅｋｓｇｌｄｔｃｉｎｍｅｈｄｂｓｄｏｉａｙｔｍａｉｎａｅｅｔｏｔｏａｅｎｌｎｅｒｓｓｅ
摘
要：从工程中经常碰到的噪声背景下弱信号检测的实际需求出发，出一种基于线性系统随机共振的弱信号检提
测方法，与传统的非线性系统随机共振相比，此方法计算量小、检测速度快。采用ＭＡＡＢ配用的ＳＭＵＬＮＫ软ＴＬＩＩ
件，建立线性系统随机共振仿真模拟图，通过调节系统参数或噪声强度，系统噪声及激励信号达到最佳匹配，使从而实现弱信号的检测。仿真结果表明该方法具有可行性。关键词：线性系统随机共振；弱信号；噪声；检测；仿真
８０４，ｉａ３０６Ｃｈｎ）
ＡｂｔａｔＡｒｉｌｓｆｏｅｇｎｅｉｇｎｉｅｏｔｎｅｃｕｔｒｄｉｈｏｔｘｆｔｅａｔａｅｄｆｔｅｗｅｋｓｒｃ：ｔｃｅｒｍｎｉｅｒｎｏｓｆｅｎｏｎｅｅｎｔｅｃｎｅｔｏｈｃｕｌｅｓｏｈａｎｓｇａｅｅｔｏｉｎｌｄｔｃｉｎ，Ｓｈｓｐｐｒｐｏｏｅｉｅｒｓｓｅａｅｎｓｏｈｓｉｅｏａｃａｉｎｌｅｅ — Ｏｔｉａｅｒｐｓｓａｌａｙｔｍｂｓｄｏｔｃａｔｃｒｓｎｎｅｉｗｅｋｓｇａｔｃｎｎｄｔｎｍｅｈｄ．Ｃｏａｅｔｈｒｄｔｎｌｓｏｈｓｉｅｏａｃｆｎｎｉｅｒｓｓｅ，ｈｅｈｄｈｓａｉｔｏｓｏｍｐｒｄｗｉｈｔｅｔａｉｏａｔｃａｔｃｒｓｎｎｅｏｏｌａｙｔｍｓｔｅｍｔｏａｉｎｓｌａｕｔｆｔｓｉｇｓｅｄｍａｌｍｏｎｅｔｐｅ．ＡｒｉｌｓＵＳＭＡＴＬｏｎｔｅＳｃＡＢｔＩＵＬＩｗｉＳＭｈＮＫｏｔｒｓｄｉｈｓａｌｈｎｓｆｗａｅｕｅｔｅｅｔｂｉｍｅｔｎｓ

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

文章采用Ｍａａｔｂ中的Ｓｍｌｋ工具进行仿真，ｌｉｕｎｉ比较分析了常用的一维双稳Ｌｎｅｉａｇｖｎ系统和
二维双稳Ｄｆｎｕｆｇ系统在不同信噪比条件下对微弱信号的检测性能。ｉ
关键词随机共振Ｌｎｅｉａｇｖｎ系统Ｄｆｎｕｆｇ系统ｉ仿真比较
Ｓｎｅｓｈｔｅｏａｃｓａｓｒｏｙａｉｓｐｅｏｎｎｏｏｌｅｒｓｓｍ（ｉｇｅｓａｙｉｃｔａｉｒｓｎｎｅｉｏｔｆｄｎｍｃｈｎｍｅｏｆｎｎｉａｙｔｃｏｓｃｎｅｓｌｔｄ、ｎｅ
（ｃｏｌｆｌｔｎｎｎｅｎ，ＥＴｆｈａｈｎｄ０４ＣｉａＳｈｏｏｅｒｉＥｅｒｇＵＳＣｏｉ，Ｃｅｇｕ６０５，ｈｎ）ＥｃｏｃｉＣｎ１
Ａｂｓｒｃ：Ｔｅｓｏｈｓｉｅｏａｃｐｌｅｏｔｅｗｅｋｓｇａｅｅｔｏｒｂｅｕｄｒｓｒｎｏｓｔａｔｈｔｃａｔｃｒｓｎｎｅａｐｉｓｔｈａｉｎｌｄｔｃｉｎｐｌｍｎｅｔｇｎｉｅｏｏｂｃｇｏｎｒｍｈａｉｒｎｉｌｆｓｏｈｔｃｒｓｎｎｅｉｎｙｅｄｓｕｉｄｉｈｓｐｐｒａｋｒｕｄｆｏｔｅｂｃｐｃｐｅｏｔｃａｉｅｏａｃｓａａｚｄａｔｄｅｎｔｉａｅ、ｓｉｓｌｎ
ｔｍ，ｂｃｕｅｏｅｄｆｅｅｃｆｉｓｎｎｉｅｒｓｒｃｕｅ，ｔｅｐｒｒｎｅｏｅｅａｓｆｔｉｒｎｅｏｔｏｌａｔｕｔｒｈｆｍａｃｆｗｅｋｓｇａｅｅｔｏｓｈｎｅｏａｉｌｄｔｃｉｎｉｎｌｏｄｆｒｔｎｔｓｐｐｒｈｉｌｏｌｏｔｓａｏｔｄｔａｒｕｉｌｔａｓｉｅｎ．Ｉｉａｅ，ｔｅＳｍｕｉｋｔｏｆＭａｌｂｉｄｐｅｏｃｒｙｏｔｔｅｓｍｕａｉｎ，ｔｅｅｈｎａｈｏｈｐｒｒｅｏａｉｎｅｅｔｏｔｅｈｏｅｏｍａｃｆｗｅｓｇａｄｔｃｉｎｂｗｅｎｔｅｃｍｍｏｌｅｎｄｍｅｓｏａｉｔｂｌａｇｖｎｆｋｌｅｎｙｕｓｄｕｉｉｎｉｎｂｓａｅＬｎｅｉｌｓｓｅａｄｔ．ｉｎｉｎｉｔｂｅＤｕｆｎｙｔｍｓｃｍｐｒｄｗｉｈｕｄｒｔｅｄｆｅｎｉａ－ｏｙｔｍｎｗｏｄｍｅｓｏａｂｓａｌｆｇｓｓｅｉｏａｅｔｎｅｈｉｒｔｓｇｌｔ— ｌｉｆｅｎｎｉｅｒｔｏｃｎｉｉｎ．ｏｓａｉｏｄｔｏ

基于随机共振原理的微弱信号检测与应用

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。

基于调制随机共振的微弱信号频率检测方法

基于调制随机共振的微弱信号频率检测方法
李忠虎;蔡志全
【期刊名称】《仪表技术与传感器》
【年(卷),期】2014(000)008
【摘要】以工程实践中被强噪声淹没的微弱信号检测为背景,提出了一种基于调制随机共振的微弱信号频率检测方法.针对常用的随机共振系统检测受到信号的小频率和小幅值的约束,采用调制随机共振检测,进而使大频率信号变为适宜随机共振处理的小频率信号.在Matlab平台上对微弱正弦信号检测进行了仿真研究,实验结果表明该方法能够有效地检测出微弱信号的频率.文中最后给出了调制随机共振实现电路.
【总页数】3页(P104-106)
【作者】李忠虎;蔡志全
【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
【正文语种】中文
【中图分类】TP216
【相关文献】
1.基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究 [J], 时培明;孙鹏;袁丹真
2.基于调制随机共振的微弱信号检测研究 [J], 夏均忠;刘远宏;马宗坡;冷永刚;安相
璧
3.基于QGA和随机共振的轴承微弱故障信号检测方法 [J], 葛江华;王岩;王亚萍;孙永国;许迪
4.基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法 [J], 时培明;袁丹真;张文跃;李梦迪;韩东颖
5.基于归一化随机共振的水下微弱目标检测方法 [J], 王雪
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随机共振原理对微弱信号检测的研究

ｄｃ∞［２坝ｔ＋＾）３＋ｖ／２ＤＨＨｄｎ（１．１）
ｌ（＾，ｎ＋１）＝Ｊ（Ｉ，ｎ）＋ｈ（ｔ１＋２ｋ＋２ｋ，＋ｋ）／６
式中，ｒａｎｄｎ（１，１）为（１×１）的正态随机阵；以Ｄ瑚ｌｄｎ（１，
１）是输入高斯白噪声的表示形式。步长ｈ为采样频率Ｚ的倒数，即ｈ＝１伍，取采样点数为Ｎ，则ｘ（ｋ，ｎ）表示第ｎ个采样值，Ｉ＝１，２，…，Ｋ，ｎ＝１。２，…，＿＾ｒ一１。在迭代实验中，首先产生一个ＫｘＮ的矩阵，对每列数据进行．｜【行求和，变成１ｘＮ的向量，也就是将Ｎ个点的数据进行了置次迭加求和。由于混合信号中的噪声分量有正有负，在迭加的过程中有一部分噪声能量相互抵消，使得信号能量相对增强。仿真实验中参数的取值与２．１节相同。图３和图４分别为用改进的龙格一库塔算法仿真得到的输出信号时域波形的输出信号频谱。
２实验仿真与讨论
２－１数值仿真算法用四阶龙格一库塔算法对朗之万方程进行数值求解，如下
式。
万方数据
随机共振原理对徽弱信号栓测的研宄
７７·
Ｉｌ＝“。一ｈ：＋＾ｃ帼（２啦）＋以Ｄ瑚“（１，１）
ｋ＝４（＊．＋ｏ．５ｈｋｌ）一６（靠＋０．５鼬１）３＋＾∞ｓ［（２可（１＋０．５ｈ）］
＋以Ｄｍｄｎ（１．１）
毛＝４（毛＋０．５址２）一联靠＋０，５＾如）’＋＾ｃ蚰［（２｛畎ｌ＋Ｏ，５ｈ）］
比较蹰５和图６可知．应用２．１节的箅法已不能产生随机共振现象．图５中在频率ｆ＝０．００５处没有明显的峰值；但当检测数据相同时，应用２．２节的算法却可以得到随机共振波形，如图６，这样经过ＦＦｒ得到的频谱图在频率，＝０００５处有明显峰值，正好等于输入信号的频率，即能榆测出微弱信号。
因此，改进的龙格一库塔算法在微弱信号检测方面更具有优势。
测控技术 MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY 2007，26(9) 1次

基于随机共振技术的微弱信号检测方法

１引言
传统的微弱信号检测方法都是尽可能地抑制噪声来提取微弱信号，但是，在一些非线性现象中，噪声的存在却能
代发展时期。随机共振系统一般包含三个不可缺少的因
素：１）环境稳态系统；２）低于势垒的输入信号（如周期信号）；３）系统固有的或追加到相干输入中的噪声源。通常用于研究的随机共振系统都是由非线性朗之万（Ｌａｎｇｅｖｉｎ）方程描述的非线性双稳态系统所定义的：
应调节系统参数，使系统进人随机共振状态，从而接收到的信号经随机共振器输出后信噪比大大增加，构建了基于ＬａｂＶＩＥＷＦＰＧＡ的检测系统。仿真结果数据显示，该方法在低信噪比下具有很好的检测性能。关键词随机共振；微弱信号；检测；ＬａｂＶＩＥＷＦＰＧＡ
ｚ（￡）一ａｚ（ｔ）一。（￡）＋Ａｓｉｎ（＋）＋（￡）（１）
够提高系统对有用信号的响应，会发生噪声能量向信号能量的转移，使得输出信噪比增强并达到极值点。这些现象
中，随机共振ｌ＿１］（ＳＲ）得到了广泛的研究，因此利用随机共振技术检测微弱信号不需要抑制噪声。这一理论为弱信号
检测与处理提供了一条崭新的思路。
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｗｅａｋｐｅｒｉｏｄｉｃｓｉｇｎａｌｖｉａｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｗｅａｋｓｉｇｎａｌｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｔＯＯｍｕｃｈｎｏｉｓｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ａｄｄｉｎｇａｎｏｐｔｉｍａｌａｍｏｕｎｔｏｆｎｏｉｓｅｔｏｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｄａｒｒａｙｓｉｇｎａｌｓ，ｔｈｅｓｉｇｎａｌ — ｔｏ — ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｃａｎｂｅｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｒｅｓｏｎａｔｏｒｓ，ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＬａｂＶＩＥＷＦＰＧＡｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｃｏｒｒｅｌａ — ｔｉｖｅｔｒｉａ１ｒｅｓｕｌｔｓｄａｔａｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓｇｏｏｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｕｎｄｅｒｌＯＷｓｉｇｎａｌ－ｔｏ — ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅ，ｗｅａｋｓｉｇｎａｌ，ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＬａｂＶＩＥＷＦＰＧＡＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ３９１．９

基于小波变换和随机共振的微弱信号检测方法

信号经多尺度小波变换分解为不同尺度频率的信号成分后，通过引入尺度收缩因子来调节各尺度信号成分的大小，再将不同尺度的分解信号作为双稳系统的输入，研究了不同尺度频率信号经收缩因子作用后对系统输出信噪比的影响。数值仿真结果表明，选取合适的尺度收缩因子，能有效提高系统输出的信噪比。
维普资讯
第１９卷
第３期
传感技术学报
ＣＮＥＥＪＵＲＬＯＦＳＮＯＲＤＣＡＴＯＳＨＩＳＯＮＡＥＳＳＡＮＡＴＵＲ
ｖ０．９Ｎｏ３１１．
２００６年６月
Ｊｎ２０ｕ．０６
ＡｂｔａｔＴｈｔｏｆｗｅｋｓｇａｅｅｔｏａｅｎｗａｅｅｒｎｆｒａｉｎａｄｓｏｈｓｉｅｏａｃｓｒｃ：ｅｍｅｈｄｏａｉｎｌｔｃｉｎｂｓｄｏｖｌｔｔａｓｏｍｔｎｔｃａｔｒｓｎｎｅｉｄｏｃｓＤｅｅｔｄ，ａｃｒｉｇｔｈｏｓｌｅｎｔｅａｄｆｅｕｎｙｓｎｉｉｉｙｏｈｔｃａｔｅｏａｃ．Ｔｈ — ｒｓｎｅｃｏｄｎｏｔｅｎｉｅａｔｒａｉｎｒｑｅｃｅｓｔｖｔｆｅｓｏｈｓｉｒｓｎｎｅｖｔｃｅｉｎ
Ｋｅｒｓｗａｅｅｒｎｆｒａｉｎ；ｔｃａｔｅｏａｃ；ａｉｎｌｅｅｔｎ；ｉｎｌｔｏｓａｉ（ＮＲ）ｙｗｏｄ：ｖｌｔｔａｓｏｍｔｏｓｏｈｓｉｒｓｎｎｅｗｅｋｓｇａｔｃｉｓｇａｏｎｉｅｒｔＳｃｄｏｏ

基于随机共振的微弱信号检测模型及应用研究

基于随机共振的微弱信号检测模型及应用研究摘要：基于随机共振的微弱信号检测模型能够有效地检测微弱信号，不仅可以应用于物理学、医学、地质学等领域的实验研究中，也可以用于信号处理、图像识别等领域的实际应用。

本文主要介绍了基于随机共振的微弱信号检测模型及其应用研究，包括基本原理、建模方法、检测方法和应用效果等方面。

首先介绍了随机共振的产生机制和基本原理，随后对其进行建模，包括信号源、噪声源和积分电路的建模等。

然后，详细介绍了基于随机共振的微弱信号检测方法，包括极限环法、平衡点法和扫描法等。

最后，通过实验验证了基于随机共振的微弱信号检测模型的有效性和应用效果。

关键词：随机共振；微弱信号；检测模型；极限环法；平衡点法；扫描法一、引言在现代科技发展与应用过程中，微弱信号的检测是一个重要而又难以解决的问题。

微弱信号的检测不仅可以应用于物理学、医学、地质学等领域的实验研究中，也可以用于信号处理、图像识别等领域的实际应用。

目前，微弱信号的检测方法有很多，其中基于随机共振的微弱信号检测模型是一种比较有效的方法。

二、基本原理随机共振是一种非线性系统在外加激励下所呈现出的一种特殊的动态行为。

当随机激励强度适当时，非线性系统的输出响应表现出比较明显的激励增益效应。

这种效应称为随机共振。

三、建模方法基于随机共振的微弱信号检测模型包含信号源、噪声源和积分电路的建模。

其中，信号源可以是任意一种信号源，如正弦波、方波、三角波等。

噪声源一般是高斯白噪声。

积分电路则采用二阶滤波器。

四、检测方法基于随机共振的微弱信号检测方法包括极限环法、平衡点法和扫描法等。

其中，极限环法是指通过调节激励信号频率的方法，使得随机共振同时出现在信号频率和噪声频率处，从而获得最大输出电压；平衡点法是通过调节相位或幅值，最终找到系统的平衡点，达到检测微弱信号的目的；扫描法则是通过在一定频率范围内连续检测信号，然后对比各个频率对应的输出功率判断是否有信号存在。

五、应用效果本文通过实验验证了基于随机共振的微弱信号检测模型的有效性和应用效果。

基于随机共振技术的微弱信号检测方法

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。

基于随机共振技术的微弱信号检测方法

基于随机共振技术的微弱信号检测方法
姜建平;姜意光
【期刊名称】《舰船电子工程》
【年(卷),期】2013(033)005
【摘要】介绍了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本原理,提出了一种强环境噪声背景下微弱信号检测方法,此方法通过自适应调节系统参数,使系统进入随机共振状态,从而接收到的信号经随机共振器输出后信噪比大大增加,构建了基于LabVIEW FPGA的检测系统.仿真结果数据显示,该方法在低信噪比下具有很好的检测性能.
【总页数】3页(P143-145)
【作者】姜建平;姜意光
【作者单位】91388部队湛江 524022;南昌大学科技学院南昌 330029
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法 [J], 时培明;丁雪娟;韩东颖
2.基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法 [J], 石盛超;李广侠;李志强;冯少栋;张卫同
3.基于并联自适应随机共振的微弱信号检测方法 [J], 张勇亮;李国林;张晓瑜
4.基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法 [J], 时培明;袁丹真;张文跃;李
梦迪;韩东颖
5.基于DSP的自适应随机共振微弱信号检测方法 [J], 焦尚彬;寇洁;张青
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基于随机共振的微弱信号检测技术研究的开题报告

基于随机共振的微弱信号检测技术研究的开题报告一、研究背景和意义微弱信号检测技术是现代科学技术中的一个重要分支，具有广泛的应用前景，如医学诊断、环境监测、地震预报等领域。

然而，微弱信号的检测面临着很多困难，如信号强度低、噪声干扰、复杂的背景噪声等。

因此，寻求一种有效的微弱信号检测技术，对于提高科学技术水平和提升社会发展水平具有重要意义。

随机共振是一种新兴的微弱信号检测技术，它利用噪声本身的随机性来增强微弱信号的效应，通过调节共振过程的参数，可以实现对微弱信号的高灵敏度检测。

因此，本研究旨在基于随机共振的微弱信号检测技术开展深入探究，以期实现对微弱信号的高效、准确检测。

二、研究内容和方法本研究将围绕随机共振的微弱信号检测技术进行深入探究，主要包括以下内容：1. 随机共振的理论分析：对随机共振在微弱信号检测中的理论基础进行分析，并对影响随机共振效应的关键参数进行探究。

2. 随机共振的仿真模拟：利用Matlab等软件对随机共振的效应进行仿真模拟，探讨不同参数下随机共振效应的变化规律。

3. 随机共振的实验研究：构建随机共振的实验系统，对微弱信号的检测效应进行实验研究，并比较不同参数下的随机共振效应差异。

本研究将采用理论分析、仿真模拟和实验研究相结合的方法，全面深入地探究随机共振在微弱信号检测中的应用效果，为微弱信号检测技术的进一步发展提供有益的参考。

三、研究目标本研究的主要目标是：1. 深入理解随机共振在微弱信号检测中的机理，揭示随机共振对微弱信号增强效应的关键因素。

2. 探究不同参数条件下随机共振效应的差异，寻找最优参数组合，实现对微弱信号的高效、准确检测。

3. 建立一套完整的微弱信号检测系统，并实现对微弱信号的高灵敏度检测。

四、研究意义本研究的意义在于：1. 拓展了微弱信号检测技术的应用范围，提高了微弱信号检测的灵敏度和准确性。

2. 为随机共振技术的发展提供了理论基础和实验验证，推动了这一技术的应用和完善。

基于随机共振的微弱信号检测研究

基于随机共振的微弱信号检测研究作者：崔秀华来源：《现代电子技术》2014年第17期摘要：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。

关键词：随机共振；微弱信号检测；应用研究；双稳态系统中图分类号： TN911.23⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）17⁃0048⁃03Abstract： Weak signal is a small signal， which is drowned in the noise， and generally with low SNR. Detection of weak signals is very important in engineering application，especially in the fields of physics， electronics and biomedicine. According to the theory of stochastic resonance， noise under certain conditions is conducive to detection of weak signals. The principle of stochastic resonance， stochastic resonance phenomenon in bistable systems and applied research status of stochastic resonance are studied in this paper.Keywords： stochastic resonance； weak signal detection； application research； bistable system0 引言微弱信号的检测是人类认识自然的重要手段，也是科学技术自身发展的重要手段[1]。

随机共振在

随机共振在微弱信号检测中的数值仿真任课教师: 梁军利姓名: 宫小华学号: 3060911049班级: 计062计算机学院2009年04月28日一、实验目的1.熟悉MATLAB软件平台，掌握基本的编程语言。

2.掌握龙格—库塔法的基本思想，能够利用龙格—库塔法解决实际中的一些基本问题。

3.利用龙格—库塔法解决随机共振在微弱检测中的数值仿真问题。

二、实验内容当浸入在强背景噪声中的微弱周期信号通过一个非线性系统时,当系统非线性、信号与噪声达到某种匹配时,背景噪声会增强微弱周期信号传输,提高输出端信号的信噪比,并且可以使系统的输出信噪比达到一个峰值。

在随机共振现象的研究中,受微弱周期信号和高斯白噪声驱动的非线性双稳系统是最经常采用的一种非线性系统。

数学上,描述双稳系统随机运动的Langevin 方程是一种非线性随机微分方程。

这次试验是基于龙格—库塔算法的随机共振模型数值求解方法,用于检测周期与非周期信号。

受周期力与白噪声驱动的非线性双稳系统实质上描述的是一个质点同时受到外力和噪声驱动时,在如图1 所示的对称双势阱中的运动。

图1 对称双势阱图（1）双稳系统可以由Langevin 方程描述:Ûx= - V′( x ) + u ( t) + Γ( t)< Γ( t) > = 0 , < Γ( t) , Γ′( t) > = 2 Dδ( t - t′) (1)其中, V ( x) 表示对称双势阱:V ( x) = -a/2 x 2 +b/4 x4(2)对称双势阱两个势阱位置为±x m ( x m = ( a/ b) 1/ 2) ,势垒垒高ΔV =a2/ (4 b) 。

将(2) 式代入(1) 式得到:x^= ax - bx3 + u ( t) + Γ( t)(3)其中, x 为系统输出, a 、b 为非线性系统结构参数,Γ( t) 是均值为0 ,噪声强度为D 的高斯分布白噪声。

一种基于非周期随机共振的微弱信号检测方法

一种基于非周期随机共振的微弱信号检测方法
梁军利;杨树元
【期刊名称】《网络新媒体技术》
【年(卷),期】2007(028)011
【摘要】随机共振滤波器能够在强噪声背景中跟踪微弱信号(非周期或周期信号)波形,并将幅度放大,这正好弥补了匹配滤波器在强噪声背景下检测性能的严重不足.本文给出了FHN随机共振的简化模型及计算方法,在深入分析FHN随机共振模型参数对其滤波性能影响的基础上,结合随机共振滤波器和匹配滤波器,提出了一种基于FHN随机共振模型检测确知信号的方法.首先将接收信号经FHN随机共振滤波器进行滤波,再进行匹配滤波,最后将滤波结果和门限进行比较判断信号是否存在.经过实验验证,该方法具有较好的效果.
【总页数】6页(P1121-1126)
【作者】梁军利;杨树元
【作者单位】中国科学院声学研究所,中国科学院研究生院,北京,100080;中国科学院声学研究所,中国科学院研究生院,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法 [J], 石盛超;李广侠;李志强;冯少栋;张卫同
2.基于并联自适应随机共振的微弱信号检测方法 [J], 张勇亮;李国林;张晓瑜
3.基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法 [J], 时培明;袁丹真;张文跃;李梦迪;韩东颖
4.基于单势阱随机共振的多频周期微弱信号检测 [J], 陶志颖;鲁昌华;查正兴;卢家亮;肖明霞
5.基于DSP的自适应随机共振微弱信号检测方法 [J], 焦尚彬;寇洁;张青
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基于并联自适应随机共振的微弱信号检测方法

2017年5月计算机工程与设计 May 2017第 38 卷第 5 期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol. 38 No. 5基于并联自适应随机共振的微弱信号检测方法张勇亮、李国林、张晓瑜2(1.海军航空工程学院7系，山东烟台264001; 2.新疆军区指挥自动化站，新疆乌鲁木齐830042)摘要：针对传统大参数信号自适应随机共振方法存在的变换尺度变化范围选取缺乏固定标准、参数自适应效率低、检测到的目标信号不够明显等不足，提出一种基于并联自适应随机共振的微弱信号检测方法，实现强噪声背景下大参数微弱信号的快速、有效检测。

推导出基于采样频率的变换尺度的最大变化范围，将该范围平均分段，以输出信噪比为适应度函数，在变换尺度各子搜索范围和共振系统参数搜索范围内，采用带极值扰动的简化粒子群算法对变换尺度及系统参数进行自适应优化选择；将优化得到的变换尺度和系统参数分别作为并联各子随机共振系统的输入信号变换尺度和系统参数；将各子系统的输出响应分别进行自相关处理后，合成为最终的系统输出响应。

仿真及实际应用结果表明，该方法对强嗓声背景中的微弱目标信号具有准确的检测能力，能够有效提高参数自适应效率，突出检测到的目标信号，增强强噪声背景下微弱信号的检测能力。

关键词：随机共振；自适应；并联；带极值扰动的简化粒子群算法；自相关分析中图法分类号：TP39 文献标识号：A 文章编号：1000-7024 (2017) 05-1324-07doi：10. 16208/j. issnl000-7024. 2017. 05. 038Method of weak signal detection based on parallelself-adaptive stochastic resonanceZHANG Yong-liang1，LI Guo-lin1，ZHANG Xiao-yu2(1. Department 7，Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001，China;2. Command Automation Station, Xinjiang Military Region, Urumqi 830042, China)Abstract：Aiming at the disadvantages of traditional self-adaptive stochastic resonance (SR) system for large parameters signals? such as no fixed standard to select the variation range of changeable scale, low efficiency of parameters self-adaption, unobvious target signals being detected, and so on, a method of weak signal detection based on parallel self-adaptive SR (PSASR) was proposed, which realized a fast and effective detection of the weak signals under conditions of large parameters in high strong noise background. The max variation range of the changeable scale was developed, the search range was divided into several parts equally, and the changeable scale in each search subrange, as well as the system parameters of SR system in their respective search range, were optimized using an improved PSO named extremum disturbed and simple particle swarm optimization (tsP- SO) , with SNR of output response as the fitness function. The changeable scales and parameters obtained through the optimization were respectively taken as the changeable scale of the input signal and the system parameters for each SR system connected in parallel. All the output responses of each SR sub-system were precessed by auto correlation analysis? and then composed as the final output responses of the system. Results of simulation and engineering application indicate that, the method proposed can accurately detect the weak target signals in high strong noise background, the efficiency of parameters self-adaption is improved effectively, the target signals are emphasized, and the detection ability of weak signals in high strong noise background is enhanced.Key words：SR；self-adaptive；parallel；tsPSO；auto correlation analysis收稿日期：2016-02-29;修订日期：2016-04-21基金项目：国防预研基金项目（9140A27020214JB14435)作者简介：张勇亮（1986-)，男，河北沧州人，博士，研究方向为信号检测、故障诊断与故障预测；李国林（1955-)，男，吉林省吉林市人，博士，教授，研究方向为目标中近程探测与信号处理；张晓瑜（1983-)，男，河南开封人，硕士，工程师，研究方向为军用仿真技术。

基于随机共振原理的大频率微弱信号检测方法研究

Ａｂｔａｃ：Ａｉｎｔｄｔｃｉｇｔｅｗｅｋｓｇａｆｈｉｈ￣ｅｕｎｅｓｎｇｓｏｈｓｉｅｏｎｅｔｏｒｎｆｅｔｖｌｓｒｔｍｉｇａｅｅｔｎｈａｉｎｌｏｇｑｅｙｕｉｔｃａｔｃｒｓｎａｃｈｅｙｉｅｆｃｉｅｙ，ｓｅｃｒｍｈｉｉｇｐｔｕｓｆｎｔｏｈｉｅｓｒｓｒｅｆｔｅｍｘｒｗａｅｏｔｄ，ｔｉｎｆｈｇｅｕｅｃｏｄｂｅｔａｆｒｄｉｏｔｔｏｏ￣ｅｕｅｙ，ｔｉｎａｆｈｇｅｕｅｈｅｓｇａｌｏｉｈｆｑｎｙｃｕｌｒｎｓｏｍｅｎｔｈａｆｌｗｒｑｎｅｈｅｓｇｌｏｉｈｆｑｎ— ｒｃｏｂｔｃｅｎｈｔｐｏｃｄｂｈｉｎｌｇｎｒｔｒｗｅｅｍｉｅｄ；ｔｓ，ｔｅｐｐｉａｉｎｏｎｌｎｅｒｂｓａｅｓｓｅｗａｙｔｅｄｅｅｔｄａｄｔａｒｄｕｅｙｔｅｓｇａｅｅａｏｒｘｈｕｈａｌｃｔｏｆｎｏ —ｉａｉｔｂｌｙｔｍｓ
甚至在强噪声背景下，号完全被淹没在噪声中，信传统的信号处理和分析方法如傅里叶分析、波分析等可小
能发现不了待测信号的特征参数。１８９１年Ｂｎｉ人ｅｚ等
这就大大地限制了其在工程中的运用。工程中往往出现较高频率的微弱信号的检测，而在较高频率情况因下实现随机共振微弱信号检测将成为随机共振应用研究热点之一。冷永刚等人提出了利用二次采样的随机共振的方法检测到强噪声背景下的４ｚ的弱信０Ｈ号，敏等人利用调制随机共振的方法检测出电机林