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。

基于随机共振的水下目标微弱回波信号增强检测

针对低信噪比下主动声呐探测水下目标的微弱回波信号检测难题,本文提出了一种基于随机共振的微弱回波信号增强检测方法。该方法通过建立频移变尺度随机共振系统,与输入高频微弱回波信号、随机噪声相匹配,实现微弱回波信号的共振增强;进而利用乘积谱与谱峭度构建目标回波亮点增强检测指标,有效提升微弱回波亮点的能量集中程度,抑制杂波及虚假成分干扰。仿真结果表明:在低信噪比下,随机共振系统输出信噪比增益可达5 dB以上,微弱目标回波亮点检测结果更加直观便捷,杂波干扰得到大幅抑制。海试数据处理结果进一步验证了所提方法的有效性和可靠性。

强噪声中检测微弱目标信号特征的量子信号处理算法

随着噪声功率的增强,微弱目标信号的特征受噪声污染变得模糊且难以区分,导致微弱信号检测算法失效,提出一种可以保护目标信号特征的量子信号处理方法——局域半经典信号分析算法。详细介绍了算法实现量子化的原理和在量子域中保护目标信号特征的性质;给出算法步骤以及重要参数的计算方式;将所提算法与奇异值分解、小波阈值降噪算法结合进行了仿真分析和实验验证。结果表明,所提算法保护目标信号特征的能力可以帮助降噪算法检测极低信噪比的微弱信号,与其他方法结合可极大改善信噪比,准确提取信噪比为-30 dB的微弱目标信号,算法性能优越。

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。

基于FPGA的硅光电池微弱电流信号检测技术研究

硅光电池是一种基于光电效应将光能转化成电能的半导体器件,已得到广泛应用,但目前对其输出的微弱电流信号的检测方法却不够准确。文章提出一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)和多级精密运算放大的多通道硅光电池微弱电流信号检测方法,能够实现μA级微弱电流信号检测。通过实际项目运行测试,检测系统具有精度高、稳定性好等特点,可广泛应用于微弱电流信号和其他μA级电流精密检测场合。

论频谱仪对微弱信号的检测方法

频谱仪是装备日常维护保养中最常用的仪器之一。如果被测信号较弱,则频谱仪很难有效检测相关信号。基于此,本文简要介绍了频谱仪的构造原理,提出了四种测试微弱信号的设置方法,并通过实际测试验证,有效解决了检测微弱信号“看不见、测不准”的问题,以供相关研究参考。

基于混合神经网络的混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测

微弱信号是指相对背景噪声而言,其信号幅度的绝对值很小、信噪比较低的一类信号,这种信号通常受到各种干扰和噪声的影响,使得其在背景中难以被准确检测或识别。微弱信号可能来自于远距离传输、低功率信号源、弱信号目标等情况。在实际应用中,检测和提取微弱信号是一项重要的技术挑战,因为微弱信号往往包含有用的信息,例如传感器信号、通信信号、生物信号等。有效地检测和分析微弱信号可以帮助我们了解环境、诊断疾病、进行通信传输等。为了提高微弱信号的检测精度,本文构建一种基于注意力机制的CNN-LSTM模型,首先,基于混沌信号对初始值的敏感性及短期可预测性,根据Takens定理对各局部传感器的观测信号进行相空间重构,建立Att-CNN-LSTM模型来对混沌信号进行预测,由此得到单步预测误差,此时,对观测信号的检测问题就可以转化为对一步预测误差的信号检测问题。最后,使用Z检验的方法对微弱信号进行检测,得到局部传感器的检测结果。实验结果表明,本文提出的模型有相较于其他模型有更好的表现。

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。

微弱信号检测方法的探讨

微弱信号是淹没在噪声中的信号,微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用信号,文章论述了微弱信号检测的基本原理,并详细地讨论了微弱信号检测的几种方法。

混沌振子用于强噪声下微弱正弦信号的检测

提出一种在强噪声背景下用混沌振子检测微弱周期正弦信号的时域信号处理方法 .计算机仿真结果表明 ,该方法能将可检信噪比范围扩大到 -4 6 .4d B,灵敏度达到± 0 .0 0 1 m V.

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。

基于小波熵的微弱信号检测方法研究

在科学技术研究领域中,经常会遇到非平稳、低能量、瞬时变化的微弱信号检测问题,然而,微弱的有用信号往往被环境噪声所湮没,最大程度地提取有用信息一直是弱信号检测中的一个难题。尤其对短时低能量的瞬变信号,采用传统信号处理方法提取其位置信息难以奏效。小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,在软阈值基础上引入反映信号能量分布特性的小波熵概念,利用信号在不同分解尺度上具有不同的小波熵,能够自适应地确定高频系数分量的阈值。仿真分析表明,基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。

微弱信号检测方法的现状分析

强噪声背景下微弱特征信号检测,一直是工程应用领域的难题。系统地研究基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法,分析各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法;频域检测法中分析最为常用的频谱分析法;时频分析法中主要分析应用范围最广的短时Fourier和小波变换;基于非线性理论的检测法中重点分析随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。

强噪声背景中微弱信号检测的初步研究

为了提高信噪比,以往大都设法滤除噪声.根据随机共振理论,本文对用添加噪声来提高测量信号信噪比的方法进行了初步的尝试,并将此方法应用于强噪声背景中微弱信号的检测,得出了一些有意义的初步结果.

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法。该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据。该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性;同时能检测多种频率的信号。仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100 dB,频率误差为0.04%左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术。

基于随机共振的任意大频率微弱信号检测方法研究

通用非线性随机共振系统(参数a=1,b=1)在检测微弱信号时受小频率参数和弱信号幅度的约束,给实际应用带来了很大困难。针对这一情况,提出了一种能够检测大频率微弱信号的随机共振检测方法,通过调整系数k改变非线性参数b,使输入弱信号满足共振幅度要求;调整系数R改变非线性参数a、b,将共振频率提高R倍,从而实现了大频率微弱信号的随机共振。通过理论分析和数值仿真,研究了系数k和R的调整方法、步长等,构建了一种可实现的大频率微弱信号检测方法。

基于强耦合Duffing振子的微弱脉冲信号检测与参数估计

耦合Duffing振子在检测强噪声中的微弱脉冲信号时具有可检测信噪比低等优点,但目前检测模型还存在系统性能与初始状态有关、只能工作在倍周期分岔状态等缺陷.为此本文构建了一种能克服上述缺点的新的微弱脉冲信号检测模型,通过对两个Duffing振子同时施加较大的恢复力和阻尼力耦合,可使振子间产生广义的"阱内失同步"现象,基于这种现象可实现微弱脉冲信号的检测与恢复.以信噪比改善和波形相似度为衡量指标,研究了周期策动力幅值与周期、耦合系数、计算步长、阻尼系数等参量对模型信号检测与波形恢复效果的影响.对方波、双指数脉冲和高斯导数脉冲进行检测和恢复的实验结果表明,本文所构建的模型能够在较低信噪比条件下有效地检测并恢复出高斯白噪声背景中的微弱脉冲信号,进而改善了现有的Duffing振子对非周期脉冲信号的检测能力并扩展了其应用领域.

基于Duffing振子的微弱正弦信号检测方法研究

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声的免疫力检测微弱正弦信号，可以获得很高的检测灵敏度和很好的抗噪性能。文中分析了待测正弦信号幅值和相位对混沌系统状态的影响。基于Duffing振子系统的相变特性，提出了检测微弱正弦信号幅值和相位的新方法，即：反相补偿幅值检测方法和三分对称相位检测方法，介绍了检测的原理和具体实现步骤；利用Duffing方程的位移X波形的包络特性，提出了适合于含噪声情况的混沌特性自动判别方法，以正确判别混沌系统的状态并应用于文中的信号检测方法之中。最后，将该方法和最大似然法进行了比较。数字仿真结果证明了文中所提方法的可行性和有效性。只需改变策动力的频率，该方法即可适用于检测各种频率的微弱正弦信号，对于扩大光传感器的测量范围、电力系统谐波分析等应用具有实用价值。

旋转磁场井间随钻测距导向系统中微弱频变信号的检测方法

针对旋转磁场信号的微弱且频变的特点,提出并实现一种基于离散傅里叶变换(DFT)双谱峰的频率重构方法。在信号幅度谱主瓣内搜索两个谱峰的频率,以此重构信号频率的初值,运用牛顿迭代算法求解信号的真实频率,恢复信号幅度。通过计算机仿真和室外模拟对算法进行测试。结果表明:仿真结果优于基于DFT的单谱峰方法,模拟试验结果符合磁场信号随距离变化的规律,验证了所提方法的有效性和准确性;该方法能够准确锁定变化的磁场频率,滤除其他频率的杂波和噪声,精确提取出微弱的磁场幅度。

快速傅立叶变换用于色谱噪声平滑及微弱信号的检测

应用快速傅立叶变换法（ＦＦＴ）对色谱噪声进行平滑处理及微弱信号检测，同时，也与其他数字滤波法进行了比较。结果表明，利用ＦＦＴ法可以很好地对噪声进行平滑处理，使信噪比提高１８倍，为更好地进行痕量组分的色谱微弱信号检测打下了基础。