搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于随机共振进行弱信号探测的实验研究

朱光起 丁珂 张宇 赵远

引用本文:
Citation:

基于随机共振进行弱信号探测的实验研究

朱光起, 丁珂, 张宇, 赵远

Experimental research of weak signal detection based on the stochastic resonance of nonlinear system

Zhu Guang-Qi, Ding Ke, Zhang Yu, Zhao Yuan
PDF
导出引用
  • 非线性随机共振系统可利用噪声增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法. 基于随机共振的基本原理设计了硬件电路系统,并将其应用于检测单频和多频微弱信号;通过输入模拟工程实际的带噪信号,采样所得的输出信号的频谱分析结果表明,利用随机共振技术可从强噪声背景下有效地提取出单频和多频弱信号. 多频弱信号的有效提取拓展了基于随机共振原理的弱信号检测技术的应用领域,结合数字滤波处理技术有效地消除了低频噪声对信号识别的影响. 基于随机共振的弱信号检测技术在信息识别与信息处理方面具有巨大的潜在的应用
    Noise can be used by the nonlinear stochastic resonance system to enhance the ability of weak signal detection, which creates a new method of weak signal detection under heavy background noise. A hardware circuit system, designed based on the basic principle of stochastic resonance, is used to detect single-frequency and multi-frequency weak signals. When the signal with noise that simulates actual engineering situation is introduced into the system, the spectrum of samples of the output signal shows that single-frequency and multi-frequency weak signals under heavy background noise can be detected by the technology based on stochastic resonance effectively. The application field of weak signal detection technology based on stochastic resonance is entended by the effective detection of mutil-frequency weak signal, and the degradation of signal recognition by low-frequency noise is eliminated by digital filtering effectively. The weak signal detection technology based on stochastic resonance has potential applications in the information recognition and information processing.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:60808027)和哈尔滨工业大学2008年大学生创新性实验计划资助的课题.
    [1]

    [1]Benzi R, Stuera A, Vulpiani A 1981 J. Phys. A 14 L453

    [2]

    [2]Nicolis C, Nicolis G 1981 Tellus 33 225

    [3]

    [3]Gitterman M 2005 Physica A 352 309

    [4]

    [4]Ning L J, Xu W 2007 Physica A 382 415

    [5]

    [5]Jin Y F, Xu W, Xu M and Fang T 2005 J. Phys. A 38 3733

    [6]

    [6]Ning L J, Xu W 2009 Acta Phys. Sin. 58 2889(in Chinese)[宁丽娟、徐伟 2009 物理学报 58 2889]

    [7]

    [7]Jin Y F, Hu Y F 2009 Acta Phys. Sin. 58 2895(in Chinese)[靳艳飞、胡海岩 2009 物理学报 58 2895]

    [8]

    [8]Guo L M, Xu W, Ruan C L, Zhao Y 2008 Acta Phys. Sin. 57 7482(in Chinese)[郭立敏、徐伟、阮春蕾、赵燕2008 物理学报57 7482]

    [9]

    [9]Zhang L Y, Jin G X, Cao Li 2008 Acta Phys. Sin. 57 4706(in Chinese)[张良英、金国祥、曹力 2008 物理学报 57 4706]

    [10]

    ]Ning L J, Xu W 2007 Acta Phys. Sin. 56 1944(in Chinese)[宁丽娟、徐伟 2007 物理学报 56 1944]

    [11]

    ]Hu G 1994 Stochastic Forces and Nonliear Systems (Shanghai: Shanghai Scientific and Technological Education Publishing House)(in Chinese)[胡岗 1994 随机力与非线性系统(上海:上海科技教育出版社)]

    [12]

    ]Hu G, Qin D R, Gong D C, Wen X D 1991 Phys. Rev. A 44 6414

    [13]

    ]Hu G, Nicolis G, Nicolis C 1990 Phys. Rev. A 42 2030

    [14]

    ]Zhou T, Moss F 1990 Phys. Rev. A 41 4264

    [15]

    ]Zhang Y, Lv H F, Zhao Y, Sun X D 2007 Journal of Jilin University (Information Science Edition) 25 71(in Chinese)[张宇、吕海峰、赵远、孙秀冬 2007 吉林大学学报(信息科学版)25 71]

    [16]

    ]Leng Y G 2003 Acta Phys. Sin. 52 2432(in Chinese) [冷永刚 2003 物理学报 52 2432]

    [17]

    ]Ingle V K, Proakis J G (Translated by Chen H C) 1998 Digital Signal Processing Using Matlab (Beijing: Electronics Industry Press) p276—305(in Chinese)[ V.K. 英格尔、J.G.普罗克斯 著 陈怀琛等译 1998 数字信号处理及其MATALB实现(北京:电子工业出版社)第276—305页]

  • [1]

    [1]Benzi R, Stuera A, Vulpiani A 1981 J. Phys. A 14 L453

    [2]

    [2]Nicolis C, Nicolis G 1981 Tellus 33 225

    [3]

    [3]Gitterman M 2005 Physica A 352 309

    [4]

    [4]Ning L J, Xu W 2007 Physica A 382 415

    [5]

    [5]Jin Y F, Xu W, Xu M and Fang T 2005 J. Phys. A 38 3733

    [6]

    [6]Ning L J, Xu W 2009 Acta Phys. Sin. 58 2889(in Chinese)[宁丽娟、徐伟 2009 物理学报 58 2889]

    [7]

    [7]Jin Y F, Hu Y F 2009 Acta Phys. Sin. 58 2895(in Chinese)[靳艳飞、胡海岩 2009 物理学报 58 2895]

    [8]

    [8]Guo L M, Xu W, Ruan C L, Zhao Y 2008 Acta Phys. Sin. 57 7482(in Chinese)[郭立敏、徐伟、阮春蕾、赵燕2008 物理学报57 7482]

    [9]

    [9]Zhang L Y, Jin G X, Cao Li 2008 Acta Phys. Sin. 57 4706(in Chinese)[张良英、金国祥、曹力 2008 物理学报 57 4706]

    [10]

    ]Ning L J, Xu W 2007 Acta Phys. Sin. 56 1944(in Chinese)[宁丽娟、徐伟 2007 物理学报 56 1944]

    [11]

    ]Hu G 1994 Stochastic Forces and Nonliear Systems (Shanghai: Shanghai Scientific and Technological Education Publishing House)(in Chinese)[胡岗 1994 随机力与非线性系统(上海:上海科技教育出版社)]

    [12]

    ]Hu G, Qin D R, Gong D C, Wen X D 1991 Phys. Rev. A 44 6414

    [13]

    ]Hu G, Nicolis G, Nicolis C 1990 Phys. Rev. A 42 2030

    [14]

    ]Zhou T, Moss F 1990 Phys. Rev. A 41 4264

    [15]

    ]Zhang Y, Lv H F, Zhao Y, Sun X D 2007 Journal of Jilin University (Information Science Edition) 25 71(in Chinese)[张宇、吕海峰、赵远、孙秀冬 2007 吉林大学学报(信息科学版)25 71]

    [16]

    ]Leng Y G 2003 Acta Phys. Sin. 52 2432(in Chinese) [冷永刚 2003 物理学报 52 2432]

    [17]

    ]Ingle V K, Proakis J G (Translated by Chen H C) 1998 Digital Signal Processing Using Matlab (Beijing: Electronics Industry Press) p276—305(in Chinese)[ V.K. 英格尔、J.G.普罗克斯 著 陈怀琛等译 1998 数字信号处理及其MATALB实现(北京:电子工业出版社)第276—305页]

  • [1] 谢勇, 刘若男. 过阻尼搓板势系统的随机共振. 物理学报, 2017, 66(12): 120501. doi: 10.7498/aps.66.120501
    [2] 刘剑鸣, 杨霞, 高跃龙, 刘福才. 类Liu系统在水声微弱信号检测中的应用研究. 物理学报, 2016, 65(7): 070501. doi: 10.7498/aps.65.070501
    [3] 范剑, 赵文礼, 张明路, 檀润华, 王万强. 随机共振动力学机理及其微弱信号检测方法的研究. 物理学报, 2014, 63(11): 110506. doi: 10.7498/aps.63.110506
    [4] 焦尚彬, 任超, 黄伟超, 梁炎明. 稳定噪声环境下多频微弱信号检测的参数诱导随机共振现象. 物理学报, 2013, 62(21): 210501. doi: 10.7498/aps.62.210501
    [5] 彭皓, 钟苏川, 屠浙, 马洪. 线性调频信号激励过阻尼双稳系统的随机共振现象研究. 物理学报, 2013, 62(8): 080501. doi: 10.7498/aps.62.080501
    [6] 冷永刚, 赖志慧, 范胜波, 高毓璣. 二维Duffing振子的大参数随机共振及微弱信号检测研究. 物理学报, 2012, 61(23): 230502. doi: 10.7498/aps.61.230502
    [7] 高仕龙, 钟苏川, 韦鹍, 马洪. 基于混沌和随机共振的微弱信号检测. 物理学报, 2012, 61(18): 180501. doi: 10.7498/aps.61.180501
    [8] 张晓燕, 徐伟, 周丙常. 周期矩形信号作用下时滞非对称单稳系统的随机共振. 物理学报, 2012, 61(3): 030501. doi: 10.7498/aps.61.030501
    [9] 王林泽, 赵文礼, 陈旋. 基于随机共振原理的分段线性模型的理论分析与实验研究. 物理学报, 2012, 61(16): 160501. doi: 10.7498/aps.61.160501
    [10] 王舒畅, 李毅, 张卫民, 赵军, 曹小群. 资料同化中的数字滤波弱约束试验及分析. 物理学报, 2011, 60(9): 099203. doi: 10.7498/aps.60.099203
    [11] 宁丽娟, 徐伟. 信号调制下分段噪声驱动的线性系统的随机共振. 物理学报, 2009, 58(5): 2889-2894. doi: 10.7498/aps.58.2889
    [12] 林 敏, 黄咏梅, 方利民. 双稳系统随机共振的反馈控制. 物理学报, 2008, 57(4): 2041-2047. doi: 10.7498/aps.57.2041
    [13] 林 敏, 方利民, 朱若谷. 双频信号作用下耦合双稳系统的双共振特性. 物理学报, 2008, 57(5): 2638-2642. doi: 10.7498/aps.57.2638
    [14] 宁丽娟, 徐 伟. 光学双稳系统中的随机共振. 物理学报, 2007, 56(4): 1944-1947. doi: 10.7498/aps.56.1944
    [15] 彭建华, 于洪洁. 神经系统中随机和混沌感知信号的联想记忆与分割. 物理学报, 2007, 56(8): 4353-4360. doi: 10.7498/aps.56.4353
    [16] 周丙常, 徐 伟. 周期混合信号和噪声联合激励下的非对称双稳系统的随机共振. 物理学报, 2007, 56(10): 5623-5628. doi: 10.7498/aps.56.5623
    [17] 林 敏, 黄咏梅. 调制与解调用于随机共振的微弱周期信号检测. 物理学报, 2006, 55(7): 3277-3282. doi: 10.7498/aps.55.3277
    [18] 冷永刚, 王太勇, 郭 焱, 汪文津, 胡世广. 级联双稳系统的随机共振特性. 物理学报, 2005, 54(3): 1118-1125. doi: 10.7498/aps.54.1118
    [19] 徐 伟, 靳艳飞, 徐 猛, 李 伟. 偏置信号调制下色关联噪声驱动的线性系统的随机共振. 物理学报, 2005, 54(11): 5027-5033. doi: 10.7498/aps.54.5027
    [20] 肖方红, 闫桂荣, 韩雨航. 双稳随机动力系统信号调制噪声效应的数值分析. 物理学报, 2004, 53(2): 396-400. doi: 10.7498/aps.53.396
计量
  • 文章访问数:  6036
  • PDF下载量:  1527
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2009-08-25
  • 修回日期:  2009-09-23
  • 刊出日期:  2010-05-15

基于随机共振进行弱信号探测的实验研究

  • 1. (1)哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,哈尔滨 150001; (2)哈尔滨工业大学物理系,哈尔滨 150001
    基金项目: 国家自然科学基金(批准号:60808027)和哈尔滨工业大学2008年大学生创新性实验计划资助的课题.

摘要: 非线性随机共振系统可利用噪声增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法. 基于随机共振的基本原理设计了硬件电路系统,并将其应用于检测单频和多频微弱信号;通过输入模拟工程实际的带噪信号,采样所得的输出信号的频谱分析结果表明,利用随机共振技术可从强噪声背景下有效地提取出单频和多频弱信号. 多频弱信号的有效提取拓展了基于随机共振原理的弱信号检测技术的应用领域,结合数字滤波处理技术有效地消除了低频噪声对信号识别的影响. 基于随机共振的弱信号检测技术在信息识别与信息处理方面具有巨大的潜在的应用

English Abstract

参考文献 (17)

目录

    /

    返回文章
    返回