导读:本文包含了微弱信号检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信号,微弱,算法,放大器,噪声,混沌,可编程。
微弱信号检测论文文献综述
行鸿彦,韩杰,刘刚[1]（2019）在《量子人工鱼群优化的随机共振微弱信号检测》一文中研究指出针对传统随机共振方法微弱信号检测精度低、速度慢的问题,将量子人工鱼群算法应用到随机共振方法中,提出一种量子人工鱼群算法的随机共振微弱信号检测方法。方法以随机共振系统参数为研究对象,将随机共振问题转化为多参数同步寻优问题,实现微弱信号的增强。分别在Langevin与Duffing系统中仿真,表明所提方法高效可行。同一输入条件下,Duffing随机共振微弱信号检测性能优于Langevin系统。加入控制频率,将Duffing随机共振应用到多频大信号的检测,扩展了随机共振的应用范围。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
覃贵礼,王显梅[2]（2019）在《光电检测系统的微弱信号检测研究》一文中研究指出针对当前光电检测系统微弱信号检测存在的检测误差大、抗噪能力差等不足,设计了小波分析和最小二乘支持向量机相结合的光电检测系统微弱信号检测方法。首先采用小波分析对光电检测系统微弱信号进行处理,消除微弱信号中的噪声,抑制噪声对微弱信号检测结果的干扰,然后引入混沌分析算法对光电检测系统微弱信号进行重构,并采用最小二乘支持向量机建立光电检测系统微弱信号检测模型,最后进行了光电检测系统微弱信号检测的仿真对比测试。结果表明,本文方法可以实现高精度的光电检测系统微弱信号检测,检测速度和检测精度均优于当前其它光电检测系统微弱信号检测方法,具有更高的实际应用价值。(本文来源于《科技通报》期刊2019年09期）
张洗玉,杨鹏,张琛其,陈郓城,朱頔[3]（2019）在《基于锁相放大原理的微弱信号检测装置的研制》一文中研究指出为解决传统信号检测装置精度低、信噪比低的问题,研制了一种基于锁相放大原理的微弱信号检测装置。本装置是以超低功耗单片机MSP430为处理器,结合锁相放大原理实现的微弱信号监测装置,该装置包含加法器、纯电阻衰减网络、微弱信号检测电路及单片机控制显示和AD采样。本装置能将微弱信号从强噪声中检测出来,并通过液晶显示实时采样的幅值,且误差最高能达到1%以下,所能检测到的弱信号幅度能达到20mV以下,误差基本能达到要求指标。(本文来源于《中国仪器仪表》期刊2019年09期）
乔小雪[4]（2019）在《基于复合多稳随机共振的微弱信号检测与应用研究》一文中研究指出强噪声背景下的微弱信号检测是许多工程领域中的一个共同问题,随机共振作为一种利用噪声的非线性微弱信号检测方法,近年来被广泛地应用于诸多领域尤其是故障诊断领域,研究随机共振的检测理论与方法,对于实现早期微弱故障诊断具有重要的理论意义和应用价值。目前,随机共振的势函数模型大多采用双稳态、单稳态及叁稳态模型,为进一步提高随机共振的微弱信号处理能力,本文在叁稳态模型的基础上,结合高斯势模型,提出了一种改进的新型复合多稳势阱模型。研究了复合多稳模型在不同稳态间的切换机制;并以系统输出信噪比为衡量指标,分别研究了高斯噪声和α稳定噪声环境下复合多稳态模型的系统参数和α稳定噪声分布参数对随机共振系统输出的作用规律;根据噪声强度D对随机共振效应的影响,分析了复合多稳随机共振系统的性能;针对不同等级微弱信号,对比分析了基于复合多稳模型、传统叁稳模型及双稳与GP模型构建的复合叁稳模型的随机共振系统输出响应性能,证明了所提出的模型具有更优的性能;此外,研究了由复合多稳随机共振构成的级联系统,实验结果表明,将随机共振系统级联能够获得更好的检测效果,但是级联的级数要根据实际的检测效果进行选择,并且级联随机共振系统对方波信号具有整形和滤波作用。同时,研究了参数诱导复合多稳随机共振中多个系统参数的自适应同步优化方法,采用差分头脑风暴优化算法实现复合多稳随机共振系统参数的自适应选取,在高斯噪声和α稳定噪声环境下实现了对多个高频周期信号的有效检测,并与粒子群算法的结果进行了对比;且在高斯噪声环境下实现了对非周期冲击信号及UWB-IR信号的检测,并对模型所呈现的最佳势阱形状及粒子在势阱内的运动轨迹进行了分析。最后,将研究得到的随机共振微弱信号检测理论和方法应用于机械故障检测中,实现了对仿真故障信号及轴承内圈和外圈故障的检测,并与谱峭度和经验模式分解方法进行了对比分析。本文的研究结果提供了一种新型的自适应随机共振方法,丰富了随机共振理论的研究成果,拓宽了随机共振在实际工程领域中的应用范围。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
刘刚,行鸿彦,张金玉[5]（2019）在《一种优化的微弱信号检测方法》一文中研究指出针对混沌海杂波背景下的微弱信号检测问题,结合互补集成经验模态分解理论,提出了一种优化的核极限学习机微弱信号检测方法。采用互补集成经验模态分解法将混沌信号分解为一系列固有模态函数,通过核极限学习机对经相空间重构后的各模态函数分别建立预测模型,利用人工蜂群算法对核极限学习机的正则化系数和核参数进行优化,重构预测信号,从预测误差中检测出混沌海杂波背景中的微弱信号(瞬态信号与周期信号)。分别以Lorenz系统和IPIX雷达海杂波数据为例进行了仿真,并研究了不同强度的噪声对微弱信号检测的影响。结果表明:该方法可以有效地从混沌背景中检测出微弱目标信号,当系统不存在噪声时,Lorenz系统得到的均方根误差0. 000 000 12 (-118.959 1 dB)比传统极限学习机方法的均方根误差0.001 345 08(-80.154 7 dB)降低了4个数量级;若SNR≥0 dB,噪声对微弱目标信号检测的影响可以忽略;但当SNR<-7 dB,则无法检测出微弱信号。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年06期）
陈英,孙鲁哲,贺翔[6]（2019）在《SR微弱信号检测理论的参数敏感性研究》一文中研究指出随机共振(SR)微弱信号检测理论利用噪声和待测信号之间的一种协同作用,实现了噪声的有利性,噪声能有助于待测信号的提取。在工程实践中,可以通过改变SR弱信号检测电路中参数的大小,实现噪声与待测信号的共振作用或添加一定的噪声,从而提取待测信号。建立SR微弱信号检测电路数学模型,分析随机共振微弱信号检测理论的参数敏感性,有助于实现信号的提取。(本文来源于《科技与创新》期刊2019年11期）
凌云飞,陈长兴,牛德智,陈婷[7]（2019）在《双势阱Duffing-van der Pol振子微弱信号检测统计量构造》一文中研究指出为解决双势阱Duffing-van der Pol振子同频微弱信号定量检测问题,分析发现了Poincare截面能明显区分系统不同状态的现象,构建了基于Poincare截面的检测统计量,并以此为基础设计了信号检测的有效实现方法。首先对Poincare截面进行数值计算得到系统关于策动力幅值的分岔点图,其次对不同状态下各幅值对应分布点做方差统计构建检测统计量。不同状态的检测统计量分布区间不同,按照统计值落入的区间即可判断信号有无。仿真实验给出了不同策动力角频率下检测统计量的临界值和检测区间,并通过与相平面检测结果的对比验证了该检测方法的可行性,为微弱信号定量检测提供了参考。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年10期）
李捷菲,尼启良,王富昕[8]（2019）在《适用于微弱信号检测的低噪声仪表放大器》一文中研究指出为解决传统仪表放大器的噪声与纹波等问题,设计了一种能测量微弱电信号的低噪声电容耦合斩波仪表放大器(CCIA:Capacitively-Coupled Chopper Instrumentation Amplifier),实现了极低的增益误差与等效噪声。通过采用斩波结构使输入共模电压达到轨对轨范围;两级折迭式共源共栅放大器能有效地提升开环增益;同时,纹波减少环路(RRL:Ripple Reduction Loop)可抑制CCIA输出端的斩波纹波;可调正反馈回路(TPFL:Tunable Positive Feedback Loop)能提升CCIA的输入阻抗;最后,直流伺服回路(DCL:DC Cancellation Loop)能抑制电极偏移并有利于微弱信号检测。CCIA采用标准0. 18μm CMOS工艺实现,仿真结果表明,电路的增益误差为0. 11%,在100 Hz下,等效输入参考噪声为6. 98 n V。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2019年03期）
石兆羽,杨绍普,赵志宏[9]（2019）在《基于Van der Pol―Duffing振子和互相关的微弱信号检测研究》一文中研究指出传统的信号检测方法在背景噪声较强的情况下一般会失效,混沌振子由于对初始值及参数具有敏感性从而可以很好地检测到微弱信号。首先简述了应用Van der Pol―Duffing振子和互相关方法检测微弱正弦信号的原理,然后应用二者联合的方法进行微弱信号检测。该方法综合了互相关检测对噪声的抑制优势和Van der Pol―Duffing振子对微弱信号提取的优势。仿真实例表明,该方法能有效地检测出淹没在强噪声中的微弱正弦信号,且其信噪比门限比只用混沌振子方法更低,抗噪性更强。(本文来源于《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
郭红[10]（2019）在《微弱信号检测系统模拟前端设计》一文中研究指出随着科学技术的飞速发展,一些特殊信号引起了人们的广泛关注。这类信号强度低,转换成的电压信号一般只有μv,nv,甚至pv量级,但又在人们生活中起到至关重要的作用。传统的数据采集系统只能用于大信号的处理,对于这类淹没在背景噪声中的微弱信号很难起到作用。针对这一问题,提出了微弱信号检测系统。在工程应用领域,如何行之有效地提取信号,设计出高精度的采集系统,依旧是一个值得不断钻研的问题。而微弱信号检测系统中的模拟前端电路则是决定整个系统性能的重要模块。本文在阅读相关文献的基础上,首先基于MATLAB搭建检测系统模拟前端的整体模型,仿真分析各类因素的影响,得到相关参数指导后续的电路设计。其次,完成采集系统模拟前端的电路搭建,主要包括自动增益控制(AGC)和模数转换器(ADC)两个部分。整体电路由可编程增益放大器完成信号的初始放大,经过模数转换器转换成数字码,自动增益控制电路读取数字码,通过运算后自动选择可编程增益放大器量程。模数转换器电路采用二阶sigma-delta ADC,主要由开关电容积分器来实现,具体包括积分器,两相非交迭时钟,预放大锁存比较器,数字抽取滤波器几个部分。自动增益控制则是由可变增益放大器(VGA)和增益控制构成。可变增益放大器采取了电阻反馈式可编程增益放大器,可实现1-16倍的线性放大。控制部分是基于查找表实现增益选择。本文基于数字AGC的调节原理,充分利用检测系统中原有的ADC参与增益选择。复用ADC同时完成两种功能,有效减少了系统的功耗和面积。同时,检测系统中使用自动增益控制系统完成对信号的放大,可以针对输入信号的幅值不同有目的的提供不同的增益大小,充分利用模数转换器特性来提高转换精度。微弱信号检测系统模拟前端的设计是基于smic 0.18 μ m工艺,整体电路工作在3.3v供电,信号带宽为1kHz,过采样率为128。经过仿真,电路信噪比(SNR)为85.7dB,精度(ENOB)达到13.95bit,满足设计要求。(本文来源于《北方工业大学》期刊2019-05-06）
微弱信号检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对当前光电检测系统微弱信号检测存在的检测误差大、抗噪能力差等不足,设计了小波分析和最小二乘支持向量机相结合的光电检测系统微弱信号检测方法。首先采用小波分析对光电检测系统微弱信号进行处理,消除微弱信号中的噪声,抑制噪声对微弱信号检测结果的干扰,然后引入混沌分析算法对光电检测系统微弱信号进行重构,并采用最小二乘支持向量机建立光电检测系统微弱信号检测模型,最后进行了光电检测系统微弱信号检测的仿真对比测试。结果表明,本文方法可以实现高精度的光电检测系统微弱信号检测,检测速度和检测精度均优于当前其它光电检测系统微弱信号检测方法,具有更高的实际应用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
微弱信号检测论文参考文献
[1].行鸿彦,韩杰,刘刚.量子人工鱼群优化的随机共振微弱信号检测[J].计算机仿真.2019
[2].覃贵礼,王显梅.光电检测系统的微弱信号检测研究[J].科技通报.2019
[3].张洗玉,杨鹏,张琛其,陈郓城,朱頔.基于锁相放大原理的微弱信号检测装置的研制[J].中国仪器仪表.2019
[4].乔小雪.基于复合多稳随机共振的微弱信号检测与应用研究[D].西安理工大学.2019
[5].刘刚,行鸿彦,张金玉.一种优化的微弱信号检测方法[J].现代雷达.2019
[6].陈英,孙鲁哲,贺翔.SR微弱信号检测理论的参数敏感性研究[J].科技与创新.2019
[7].凌云飞,陈长兴,牛德智,陈婷.双势阱Duffing-vanderPol振子微弱信号检测统计量构造[J].系统工程与电子技术.2019
[8].李捷菲,尼启良,王富昕.适用于微弱信号检测的低噪声仪表放大器[J].吉林大学学报(信息科学版).2019
[9].石兆羽,杨绍普,赵志宏.基于VanderPol―Duffing振子和互相关的微弱信号检测研究[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版).2019
[10].郭红.微弱信号检测系统模拟前端设计[D].北方工业大学.2019
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