本文選題：信號處理　切入點：變參數(shù)隨機共振　出處：《電子與信息學(xué)報》2015年09期

【摘要】：非線性隨機共振系統(tǒng)具有利用噪聲增強微弱信號的能力,為強噪聲背景下的信號檢測開辟了新的途徑。該文提出一種變參數(shù)隨機共振(VPSR)模型,實現(xiàn)對非周期信號的有效檢測、噪聲去除和信號恢復(fù)。通過以恢復(fù)信號的擬合決定系數(shù)和互相關(guān)系數(shù)作為評判標準,研究分析了不同參數(shù)變化對系統(tǒng)輸出的影響,分析結(jié)果表明該模型能有效地從噪聲背景中恢復(fù)時變信號。該方法拓展了隨機共振用于時變信號檢測技術(shù)的領(lǐng)域,在時變信號檢測和處理以及雷達通訊等方向有著一定的潛在應(yīng)用價值。
[Abstract]:Nonlinear stochastic resonance system has the ability of using noise to enhance weak signal, which opens up a new way for signal detection under strong noise background. In this paper, a variable parameter stochastic resonance (VPSR) model is proposed to realize the effective detection of aperiodic signal. Noise removal and signal recovery. The effect of different parameters on the output of the system is studied and analyzed by using the fitting decision coefficient and the correlation number of the recovered signal as the evaluation criteria. The analysis results show that the model can recover the time-varying signal from the noise background effectively. This method extends the field of stochastic resonance used in time-varying signal detection. It has some potential application value in time-varying signal detection and processing as well as radar communication.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)精密機械與精密儀器系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51475441,11274300)資助課題
【分類號】：TN911.23

【參考文獻】

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本文編號：1657652