【摘要】：隨機(jī)共振作為一種非線性信號(hào)處理方式,因?yàn)槠洫?dú)特的切入點(diǎn),常作為弱信號(hào)提取手段。本文從雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振理論研究開(kāi)始,逐步對(duì)隨機(jī)共振理論作用方式,系統(tǒng)調(diào)節(jié)方式,對(duì)不同形式信號(hào)的適應(yīng)能力進(jìn)行詳盡討論,并給出一個(gè)能夠在實(shí)際工程中使用的基于遺傳優(yōu)化的參數(shù)調(diào)節(jié)隨機(jī)共振系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案。雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)具有明顯地反直觀特點(diǎn):系統(tǒng)輸出的信噪比隨噪聲增加先增加后降低。通過(guò)對(duì)勢(shì)函數(shù)的研究,闡述了勢(shì)函數(shù)和系統(tǒng)輸出分布形式的內(nèi)在聯(lián)系。通過(guò)與窄帶信號(hào)處理方法Notch濾波器對(duì)比,體現(xiàn)出隨機(jī)共振的優(yōu)秀提取能力。隨機(jī)共振要求信號(hào)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(jí)聯(lián)隨機(jī)共振系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。通過(guò)對(duì)噪聲調(diào)諧方法和外加信號(hào)調(diào)節(jié)方法的分析,本文給出具有更強(qiáng)調(diào)節(jié)能力的參數(shù)調(diào)節(jié)隨機(jī)共振系統(tǒng)。通過(guò)理論分析以及仿真對(duì)比,量化了系統(tǒng)參數(shù)對(duì)穩(wěn)態(tài)信噪比以及響應(yīng)速度的影響規(guī)律。為實(shí)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(jī)共振算法,提升系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的調(diào)參速度。在對(duì)不同形式信號(hào)的處理中,本文采用提升采樣率實(shí)現(xiàn)對(duì)線性調(diào)頻信號(hào)的提取;采用改變系統(tǒng)形式到單穩(wěn)態(tài),實(shí)現(xiàn)對(duì)沖擊信號(hào)的提取;采用隨機(jī)共振恢復(fù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)多數(shù)形式信號(hào)的提取,擴(kuò)展了隨機(jī)共振的應(yīng)用領(lǐng)域。最終,給出了在實(shí)際應(yīng)用時(shí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程以及實(shí)際數(shù)據(jù)的處理效果。
【圖文】：

HHT 是一種基于時(shí)間尺度變換的信號(hào)處理手段，是處理非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具。它從瞬時(shí)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(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法，以有限個(gè)固有模態(tài)函數(shù)的和的形式來(lái)表示信號(hào)，擺脫了基函數(shù)的限制。② 高階統(tǒng)計(jì)量高階統(tǒng)計(jì)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(jì)特征的統(tǒng)計(jì)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(jī)變量中，一二階統(tǒng)計(jì)量就不能完全包含信號(hào)的信息，在更高階的統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算中可以獲得更多信息。在通信領(lǐng)域有所應(yīng)用，但是由于高階統(tǒng)計(jì)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(hào)處理系統(tǒng)混沌態(tài)是非線性系統(tǒng)所特有的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，雖然混沌具有隨機(jī)性，，但是運(yùn)動(dòng)的軌跡可以用方程來(lái)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(duì)小信號(hào)具有敏感性的同時(shí)對(duì)噪聲具有免疫力的特點(diǎn)，這種與眾不同的特點(diǎn)使其在信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域極具潛力[10,11]。

⑤ 隨機(jī)共振隨機(jī)共振（Stochastic resonance,SR）是一種非線性信號(hào)處理方法[25-35]。當(dāng)信號(hào)噪聲以及系統(tǒng)三者達(dá)到協(xié)調(diào)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)發(fā)生隨機(jī)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(huì)信號(hào)的能量轉(zhuǎn)化。這使得隨機(jī)共振在微弱信號(hào)檢測(cè)有很大的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TB566

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2695314