微弱特征信號檢測在軍事、生物醫(yī)學(xué)、深海深空探測等諸多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,尤其是在早期故障診斷中。為了檢測到微弱信號更多的特征參數(shù),本文采用具有隨機共振和混沌兩種特性的二維Duffing系統(tǒng),既解決了隨機共振法無法檢測微弱信號幅值的問題,又規(guī)避了混沌理論在檢測微弱信號頻率時的缺點。首先,從理論上研究了二維Duffing系統(tǒng),從系統(tǒng)的勢阱函數(shù)、穩(wěn)定解角度出發(fā)說明了系統(tǒng)的隨機共振特性,從抑制混沌發(fā)生的方式說明了其混沌特性并研究了信號參數(shù)對二維Duffing系統(tǒng)混沌輸出的作用效果,結(jié)果表明微小的信號參數(shù)改變對混沌特性有很大的影響;然后分別將輸出信噪比和克萊莫斯逃逸速率作為該系統(tǒng)的度量準(zhǔn)則分析了參數(shù)對系統(tǒng)隨機共振效應(yīng)的影響,結(jié)果表明存在最佳的參數(shù)區(qū)間使系統(tǒng)的隨機共振效應(yīng)更好,且阻尼比對系統(tǒng)有一定的阻礙作用。其次,根據(jù)該系統(tǒng)特性先研究了基于頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的二維Duffing自適應(yīng)隨機共振系統(tǒng),實現(xiàn)了系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)同步優(yōu)化以及利用參數(shù)補償?shù)姆绞綄Ω哳l信號的頻率進行檢測;然后針對微弱信號幅值檢測時出現(xiàn)的狀態(tài)誤判問題,利用最大Lyapunov指數(shù)判據(jù),先確定幅值范圍,再在幅值區(qū)間內(nèi)尋找混沌臨界狀態(tài)所對... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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廡┦侄味勻頌逵幸歡ǖ乃鶘飼乙攪品延酶甙骸?EIT檢測的基本原理是：首先利用電極向生物體施加一定頻率的安全電流（5mA），測得目標(biāo)區(qū)域的邊界電壓；然后選擇相應(yīng)的圖像重構(gòu)算法得到生物體組織或器官的阻抗分布；最后通過相關(guān)技術(shù)得到EIT醫(yī)學(xué)影像中的有用信息。在這個過程中，邊界電壓測量的準(zhǔn)確性會直接影響電阻抗測量的精度，進而影響EIT醫(yī)學(xué)影像的質(zhì)量�？紤]到安全因素，當(dāng)施加微小高頻電流信號時，測得目標(biāo)區(qū)域的邊界電壓也很微弱并可能淹沒在噪聲中，因此，采用本文研究方法對邊界電壓幅值進行精確檢測。圖5-4實驗?zāi)Ｐ蛨D5-5實驗?zāi)Ｐ徒孛鎴DFig.5-4ExperimentalModelFigure.Fig.5-5SectionofExperimentalModel為得到精確的測量數(shù)據(jù)，利用基于ARM+DSP的電阻抗成像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，包括DDS


本文編號：3019452