研究生专业技术课程科教融合的创新实践探索--以微弱信号检测与处理课程为例

研究生教育是我国高等教育体系的重要组成部分,肩负着培养具备创新能力的科技领域人才的神圣使命。在新工科背景下,如何实现课堂教学与科学研究融合、达到学术素养和工程能力共同提升的培养目标,已成为高校教育教学改革面临的新课题。该文选取北京航空航天大学仪器科学与技术和光学工程两个一级学科开设的专业技术课微弱信号检测与处理,阐述在研究生专业技术课程教学中,通过融入本学科在国内具有影响力和技术优势的光纤陀螺、光纤电流互感器、空芯光纤微弱散射光检测三个典型科研实例,进行科教融合、提高教学质量的创新实践探索。

全国产化微弱信号调理电路

为更好地处理微弱信号,提出一种新型的多通道信号前端调理模块。该模块不仅具有可编程增益功能,而且还整合了带通滤波器。在保证高输入阻抗和低噪声等关键性能的同时,提出一种全面而创新的调理模块设计方案。该方案的核心是采用可编程增益放大电路,显著提高了模块在放大各类微弱信号时的适应性。此外,利用HC595系列芯片,实现了对增益的精确调控。该放大电路具备26 dB的固定增益和0~84 dB的可调增益范围,工作带宽设定在380~420 kHz。经过系统性能测试,结果表明该调理电路成功满足了设计目标的各项要求。

基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测研究

以高效、准确检测噪声淹没下光通信微弱信号为目的,设计基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测方法。通过基于改进EMD与奇异值分解全面去除光通信信号中噪声分量,经灰狼算法寻优设置支持向量机参数后,由支持向量机模型构建信号分类超平面,分类检测样本中微弱信号。实验结果表明:光通信信号经所提方法去噪后,信号信噪比变小,最大值仅有0.01 dB;所提方法所检测的微弱信号波动幅值,与微弱信号实际幅值高度匹配,误差不超过1%,可100%检测出噪声淹没下光通信微弱信号的样本。

油气测井微弱信号检测方法分析

文章分析研究了油气测井中微弱信号识别检测方法,首先回顾了微弱信号检测的传统方法,指出传统方法在处理高噪声环境下的微弱信号时的局限性;其次,详细介绍了非线性系统理论中的混沌理论和随机共振理论;最后,探讨了这些先进理论在油气测井微弱信号检测中的具体应用。该研究对提升油气资源勘探和开发的效率和准确性具有重要的实践意义,为油气测井领域提供了一种新的微弱信号检测策略。

强信号全覆盖环境高精密传感器微弱信号调制设计

在强信号的存在下,传感器微弱信号会被干扰、淹没或认为噪声,导致信号无法准确读取影响传感器的性能。为了解决这个问题,提出了一种强信号全覆盖环境高精密传感器微弱信号调制设计方法。该方法利用压缩感知技术重构完整的高精密传感器微弱信号集,通过自适应滤波器进行滤波以降低噪声,提高微弱信号的信噪比。利用基于正弦载波的扩频调制技术对微弱信号展开调制,将微弱信号扩展到宽频带中,以提高微弱信号的抗干扰能力和传输效率。实验结果表明,所提方法的信号重构精度高,能够有效滤除信号中的噪声,提高信号的抗噪声能力。并且信号调制性能好、抗干扰能力强。

基于锁相放大器的微弱信号检测方法研究与仿真分析

锁相放大器以相敏检测技术为核心,是微弱信号检测中的一种经典方法,能够准确测量淹没在噪声中的被测周期信号的幅值和相位信息。针对实际环境中噪声强度大,被测周期信号相对较弱,信噪比低的问题,在单相锁相放大器基本原理的基础上,研究传统的和相关法的数字双相锁相放大器,利用MATLAB对两种数字双相锁相放大器进行仿真,实验结果表明:在不同信噪比的情况下,相关法的数字双相锁相放大器检测性能更好,误差不超过2%。

噪声对微弱信号检测的影响分析

针对淹没在噪声下的微弱信号检测问题,分析了模-数变换器(Analog-to-Digital Con-verter,ADC)噪声和射频通道的输出噪声对微弱信号在ADC量化时起到的积极作用。通过实例说明了射频通道的输出噪声功率与ADC噪声和杂散总功率之间的大小关系,对设计一个检测微弱信号的高灵敏度接收机具有参考意义。

强信号覆盖约束下移动无线传感网频谱微弱信号检测

移动无线传感网中的微弱信号在强信号的覆盖下,基础检测特征消失,形成检测难点,不利于信号传输。提出了一种移动无线传感网频谱微弱信号检测方法。明确移动无线传感网频谱监测原理,获取与弱信号属性相反的强信号,并利用空间谱估计消除强信号,使移动无线传感网频谱监测过程仅剩目标检测对象。利用信号幅值波动装置检测快拍间起伏特性明显的弱信号,实现移动无线传感网频谱监测微弱信号的检测。仿真分析表明,这种方法的检测结果与实际结果吻合,噪声环境中受噪声的干扰影响为0.012 dB,实现了较高质量的移动无线传感网传输。

高精密三通道微弱信号处理电路的设计

微弱信号的处理是智能检测与控制领域的难题,文中针对高精密气体传感器应用场景,设计完成了高精密三通道微弱信号处理电路。该电路主要应用于高精度非分光红外气体浓度检测,能同时进行氢浓度、二氧化碳(或一氧化碳)浓度、二氧化硫浓度的检测;根据应用场合,设计采用LTC1151CSW运放,经过严格的参数计算、逐级精密放大和滤波,设计了三通道微弱信号处理电路,经过仿真测试,电路信噪比高,总谐波失真(THD)为0,选频特性好,具有最佳平坦特性。通过实验测试,将该电路应用在非分光红外低硫检测系统,实现了1 ppm级别的信号检测。

水声微弱信号处理及其研究进展

干扰和噪声无处不在,在实际应用中将直接影响到信号与信息处理的性能,尤其是感兴趣目标信号相对干扰和噪声等的幅度较小的微弱信号处理,需求非常广泛。微弱信号处理的理论和方法目前仍是信号处理领域的难点,一方面通过深入研究和挖掘感兴趣微弱目标信号的物理特性,以期能够更加显性地表征目标;另一方面则借鉴应用数学等其他学科的最新研究进展以加强信号处理的理论和方法研究,增强目标检测与参数估计能力。而且上述两方面的研究工作相互促进,螺旋式向前不断发展。本文综述了微弱信号处理的一些方法,比如:针对前端传感器获取的观测数据进行的系统前端处理、观测信号和参考信号之间的相关处理、基于最小均方误差准则的维纳滤波及其利用信号与噪声/干扰的不相关特性实现的自适应噪声或干扰抑制、被广泛灵活应用而且具有里程碑式意义的小波变换、基于子空间分析的特征分析、能够对目标信号实现更为简洁高效的稀疏表示、能够有效区分高斯与非高斯信号的高阶统计量、源于非线性动力系统的混沌理论和方法、源于双稳态非线性系统的随机共振、利用目标信号与背景干扰空间数学结构特性差异的低秩稀疏分解,以及目前得到广泛成功应用的深度学习等,并分别给出了各种方法的仿真和实验结果,其中也包括了我们近年在水声微弱信号处理方法的一些研究工作。

阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面的应用

论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤;采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列,将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制,生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号,采用龙格-库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析,根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量,最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量;仿真结果表明,阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显,具有很好的应用前景。

基于混沌的微弱信号检测与分析

人们长期对微弱信号检测进行研究,主要包括微弱信号产生的原因以及噪声的分布规律,试图采用相关技术、统计理论等方法检测淹没在强噪声中的微弱信号,并取得来了很好的成果。随着对混沌理论的研究日趋成熟,利用混沌系统的特性进行微弱信号检测与分析也越来越受到更多的关注,并且已取得了很大的进展。本文针对含有自然对数项的T混沌系统,利用数值仿真方法对系统的相图,Lyapunov指数图进行了分析,同时给出了相应的电路系统,设计电路原理图,并进行了电路仿真,对文中论述进行了验证。

引信微弱信号降噪箕舌线最小均方误差变步长算法

在自适应滤波中,常用的固定步长最小均方误差(LMS)算法存在收敛速度与稳态误差之间的矛盾,难以直接应用于需要瞬态探测识别的引信,为此提出一种新的基于箕舌线函数的变步长LMS算法自适应滤波降噪算法,用于无线电引信瞬态探测和微弱回波信号提取。仿真实验结果表明,该算法可以有效提取引信微弱回波信号,具有良好的噪声抑制能力,且计算复杂度较低,对硬件要求低,可实现性强。

基于微弱信号检测的电力系统连锁故障自动识别

目前,电力系统连锁故障自动识别主要通过检测故障元件实现,由于缺乏对故障特征的聚类分析,识别效果不佳。为此,本文提出基于微弱信号检测的电力系统连锁故障自动识别方法,通过结合随机共振理论,调节多稳态结构参数,捕捉电力系统连锁故障的微弱信号,再提取信号特征,构建故障特征向量,最后对故障特征向量进行聚类分析,实现对故障的自动识别。在实验中,对提出的方法进行了识别精度的检验,实验结果表明,采用提出的方法识别故障特征时,容错率较高,具备较为理想的识别效果。

微弱信号检测的锁相放大电路仿真

在实际传感器检测领域中,微弱信号通常被噪声信号所淹没,为有效的获取微弱信号本身并将其放大测量,设计了一种微弱信号检测的电路,利用互相关原理将微弱信号提取,同时去除噪声的干扰,该微弱信号检测电路可在大量非相关噪声中检测出频率已知的确定信号,经Multisim仿真表明,系统在无噪声信号输入时,完成了线性度较完好的,且测试精度小于4.2%的微弱信号检测电路。

基于微弱信号的可控放大电路设计

随着信息技术的不断改革创新,对微弱信号的检测有了更高的要求。在微弱信号的检测中,常常需要放大微伏级的电信号,外部环境干扰以及电路辐射干扰给微弱信号的检测增加了难度。比如在潜艇的声呐信号检测中,由于传播衰减、海洋噪声等因素的影响,导致需要捕捉的微弱信号更加难以检测,如何滤除这些干扰,检测到所需信号成为一大难题。本文设计的微弱信号可控放大电路以高精度斩波稳零运算放大器TLC2652和数字可编程增益放大器AD8253为核心,通过级联方式对微弱信号进行放大滤波,可根据微弱信号的大小实现1/10/100/1 000/10 000倍的放大控制,通过实验结果验证其放大的效果。

基于FPGA的多路水声微弱信号采集系统设计

为满足水下探测系统对多路微弱信号并行采集的要求,设计了一款基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的高精度信号采集系统。水听器输出的微弱信号经信号调理电路进入16位精度AD7980完成模数转换。FPGA作为主控制器,通过对8路模数转换芯片的逻辑控制,实现对8路水下微弱信号的实时采集。经实际应用,该系统稳定可靠,能够满足系统要求。

基于小波变换和压缩感知的船舶通信系统微弱信号自动增强方法

在对微弱信号进行增强处理时,受原始信号中噪声干扰,导致增强后信号的误码率偏高。因此,提出基于小波变换和压缩感知的船舶通信系统微弱信号自动增强方法。以信号的不同频率成分为基础,构造一组特定的正交函数表示目标通信信号,再利用连续小波变换的方式对原始通信信号进行降噪处理。在微弱信号增强处理阶段,引入压缩感知技术,采用高斯随机的方式量化将压缩感知过程,以满足约束性等距条件为约束,实现对信号的增强处理。在测试结果中,设计增强方法的测试结果中,处理后信号的误码率始终稳定在0.36以内。

利用DSP改善对微弱信号的检测性能

在对微弱信号进行检测进,利用DSP(digital signal processor)实现的数字相干检波技术可以有效的消除模拟相干技术由于参考波形谐波分量产生的影响。详细的分析了数字检波和模拟检波对微弱信号的检测性能。并且充分利用DSP的高速数据采集能力,通过提高采样率改善了ADC转换器的信噪比。从这两方面提高了整个系统对微弱信号检测的性能。

基于调制随机共振的微弱信号检测研究

在工程信号处理过程中信号常超出随机共振绝热近似或线性响应理论的小参数要求而成为大参数信号。深入探讨非线性双稳系统随机共振发生机理和条件要求,将频率调制技术与随机共振理论相结合,提出用调制随机共振的方法实现随机共振理论在工程信号检测中的应用,进行了数值仿真分析证明其有效性,并将该方法应用于轴承内圈点蚀故障的检测。