【摘要】：隨機共振作為一種非線性信號處理方式,因為其獨特的切入點,常作為弱信號提取手段。本文從雙穩(wěn)態(tài)隨機共振理論研究開始,逐步對隨機共振理論作用方式,系統(tǒng)調(diào)節(jié)方式,對不同形式信號的適應能力進行詳盡討論,并給出一個能夠在實際工程中使用的基于遺傳優(yōu)化的參數(shù)調(diào)節(jié)隨機共振系統(tǒng)實現(xiàn)方案。雙穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)具有明顯地反直觀特點:系統(tǒng)輸出的信噪比隨噪聲增加先增加后降低。通過對勢函數(shù)的研究,闡述了勢函數(shù)和系統(tǒng)輸出分布形式的內(nèi)在聯(lián)系。通過與窄帶信號處理方法Notch濾波器對比,體現(xiàn)出隨機共振的優(yōu)秀提取能力。隨機共振要求信號頻率極低,本文給出在大頻率參數(shù)情況下的系統(tǒng)調(diào)整方法以及級聯(lián)隨機共振系統(tǒng)的實現(xiàn)。通過對噪聲調(diào)諧方法和外加信號調(diào)節(jié)方法的分析,本文給出具有更強調(diào)節(jié)能力的參數(shù)調(diào)節(jié)隨機共振系統(tǒng)。通過理論分析以及仿真對比,量化了系統(tǒng)參數(shù)對穩(wěn)態(tài)信噪比以及響應速度的影響規(guī)律。為實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)自調(diào)節(jié),盲尋優(yōu),本文提出了基于遺傳優(yōu)化的參數(shù)調(diào)節(jié)隨機共振算法,提升系統(tǒng)在實際應用中的調(diào)參速度。在對不同形式信號的處理中,本文采用提升采樣率實現(xiàn)對線性調(diào)頻信號的提取;采用改變系統(tǒng)形式到單穩(wěn)態(tài),實現(xiàn)對沖擊信號的提取;采用隨機共振恢復系統(tǒng),實現(xiàn)了對多數(shù)形式信號的提取,擴展了隨機共振的應用領(lǐng)域。最終,給出了在實際應用時系統(tǒng)實現(xiàn)流程以及實際數(shù)據(jù)的處理效果。
【圖文】：

HHT 是一種基于時間尺度變換的信號處理手段，是處理非平穩(wěn)信號的有力工具。它從瞬時頻率出發(fā)，提出了固有模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function,IMF）的概念以及經(jīng)驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法，以有限個固有模態(tài)函數(shù)的和的形式來表示信號，擺脫了基函數(shù)的限制。② 高階統(tǒng)計量高階統(tǒng)計量（Higher-order Statistics，HOS）是高于如均值方差自相關(guān)函數(shù)等一二階統(tǒng)計特征的統(tǒng)計量。它包括高階矩（Higher-order Moment）、高階累積量（Higher-ordCumulant）以及高階累積量譜和高階矩譜。在不服從高斯分布的隨機變量中，一二階統(tǒng)計量就不能完全包含信號的信息，在更高階的統(tǒng)計量的計算中可以獲得更多信息。在通信領(lǐng)域有所應用，但是由于高階統(tǒng)計量本身的物理意義模糊，還需要更多的研究和發(fā)展③ 混沌振子信號處理系統(tǒng)混沌態(tài)是非線性系統(tǒng)所特有的運動狀態(tài)，雖然混沌具有隨機性，，但是運動的軌跡可以用方程來確定，這些方程中最著名的就是 Duffing 方程�；煦缦到y(tǒng)具有在一定條件下對小信號具有敏感性的同時對噪聲具有免疫力的特點，這種與眾不同的特點使其在信號檢測領(lǐng)域極具潛力[10,11]。

⑤ 隨機共振隨機共振（Stochastic resonance,SR）是一種非線性信號處理方法[25-35]。當信號噪聲以及系統(tǒng)三者達到協(xié)調(diào)時，系統(tǒng)會發(fā)生隨機共振現(xiàn)象。這種情況下，與以往降噪的思想不同的是，噪聲的能量會信號的能量轉(zhuǎn)化。這使得隨機共振在微弱信號檢測有很大的優(yōu)勢。
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TB566

【參考文獻】

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本文編號：2695314