【摘要】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)降低噪聲的同時(shí)也削弱信號(hào)能量,并會(huì)產(chǎn)生虛假信號(hào),導(dǎo)致信號(hào)檢測(cè)存在缺陷,針對(duì)這一問(wèn)題,提出Levy噪聲環(huán)境下經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解隨機(jī)共振檢測(cè)方法。通過(guò)將含噪信號(hào)進(jìn)行EMD分解,對(duì)分解后信號(hào)進(jìn)行疊加取平均二次采樣等處理方法,使其滿足隨機(jī)共振要求,利用自適應(yīng)算法優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù),進(jìn)而使處理后信號(hào)能夠在雙穩(wěn)系統(tǒng)中產(chǎn)生隨機(jī)共振,達(dá)到精確檢測(cè)的目的。理論分析及實(shí)驗(yàn)證明在Levy噪聲下,此方法能實(shí)現(xiàn)同一特征指數(shù)下單頻信號(hào)與多頻信號(hào)檢測(cè),實(shí)驗(yàn)表明在單頻信號(hào)信噪比為-28 dB情況下能有14 dB的提高,特征指數(shù)為1.8下多頻信號(hào)5 Hz頻譜幅值從311.8增加到724,10 Hz頻譜幅值由138.9增加到143.2。此方法對(duì)在復(fù)雜噪聲環(huán)境中降低剩余噪聲能量同時(shí),提高信號(hào)能量,減少虛假信號(hào),相對(duì)于僅僅進(jìn)行EMD分解無(wú)法判斷信號(hào)成分,能更好的達(dá)到檢測(cè)效果。
[Abstract]:Empirical mode decomposition (EMD) reduces the noise while also weakens the signal energy, and produces false signals, which leads to the defect of signal detection. In view of this problem, a random resonance detection method of empirical mode decomposition in Levy noise environment is proposed. Through EMD decomposition of noisy signals, the signal is carried out after the decomposition of the signal. The average two sampling and other processing methods are superposed to satisfy the stochastic resonance requirement. The adaptive algorithm is used to optimize the system parameters, and then the processed signal can produce random resonance in a bistable system and achieve the purpose of accurate detection. The theory analysis and experiment prove that the method can realize the single frequency under the same characteristic exponent under the Levy noise. Signal and multi frequency signal detection, experiments show that the signal to noise ratio of single frequency signal to -28 dB can be increased by 14 dB, characteristic index is 1.8 lower multi frequency signal 5 Hz spectrum amplitude from 311.8 to 724,10 Hz spectrum amplitude from 138.9 to 143.2., the method can reduce residual noise energy in complex noise environment and improve signal energy, Reducing false signal can achieve better detection results than EMD decomposition alone.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61371164) 重慶市杰出青年基金(CSTC2011jjjq40002) 重慶市教育委員會(huì)科研項(xiàng)目(KJ130524)資助
【分類號(hào)】：TN911.23

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本文編號(hào)：2122260