基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè)方法，包括以下步驟：對(duì)含噪微弱信號(hào)進(jìn)行參數(shù)補(bǔ)償，將信號(hào)，噪聲以及系統(tǒng)參數(shù)乘以補(bǔ)償參數(shù)來(lái)抵消阻尼項(xiàng)的影響，從而可以用于檢測(cè)高頻微弱信號(hào)；將補(bǔ)償后信號(hào)進(jìn)行多尺度小波離散變換，得到多個(gè)不同尺度頻率的信號(hào)，調(diào)節(jié)各尺度信號(hào)的幅值大小并進(jìn)行重構(gòu)；對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行多穩(wěn)隨機(jī)共振處理，使得待測(cè)信號(hào)各頻率段得到增強(qiáng)，對(duì)各頻率段輸出進(jìn)行帶通濾波再合成，得到增強(qiáng)后的多頻微弱信號(hào)，對(duì)處理后信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)分析，分析包絡(luò)譜圖，實(shí)現(xiàn)微弱信號(hào)的檢測(cè)。本發(fā)明可以大幅度提高輸出信號(hào)的能量，有利于提取淹沒(méi)在強(qiáng)噪聲背景下的多頻微弱信號(hào)，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于信號(hào)處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及強(qiáng)噪聲背景下多頻微弱信號(hào)的提取技 術(shù)，尤其涉及一種基于小波變換和參數(shù)補(bǔ)償帶通多穩(wěn)隨機(jī)共振的多頻微弱信號(hào)檢測(cè)方法。 技術(shù)背景
[0002] 微弱信號(hào)即淹沒(méi)在強(qiáng)噪聲背景下的低能量信號(hào)，在機(jī)械故障診斷、通信、地震勘 探、石油探井、生物醫(yī)學(xué)等很多領(lǐng)域都需要通過(guò)檢測(cè)微弱信號(hào)來(lái)提取有用信號(hào)，因此微弱信 號(hào)的檢測(cè)一直是人們研究的熱點(diǎn)。
[0003] 自從1981年R. Benzi等人提出隨機(jī)共振（Stochastic Resonance, SR)的概念以 來(lái)，SR技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于微弱信號(hào)檢測(cè)中。相比傳統(tǒng)微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)和現(xiàn)代信號(hào)處 理技術(shù)，SR技術(shù)有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能提取極低信噪比條件下的微弱的特征信號(hào)。
[0004] 隨機(jī)共振受絕熱近似條件的限制，只能檢測(cè)小參數(shù)的微弱信號(hào)，對(duì)于大參數(shù)信號(hào) 需要結(jié)合其他技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)，目前很多研究都是針對(duì)單頻信號(hào)的檢測(cè)，在實(shí)際環(huán)境中，待測(cè) 信號(hào)往往包含多種頻率成分，頻率差距可能很大，尤其在強(qiáng)噪聲背景下，有用信號(hào)的提取變 得十分困難。
[0005] 下面對(duì)參數(shù)補(bǔ)償原理作一說(shuō)明。
[0006] 參數(shù)補(bǔ)償原理是：信號(hào)通過(guò)多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)后幅值降低為原來(lái)的1/2 Jifi,在 Langevin方程中加入一個(gè)放大環(huán)節(jié)，也就是在等式右邊乘以一個(gè)常數(shù)來(lái)抵消這種幅值減小 的趨勢(shì)；
[0007] dx/dt = K [_dU (X) /dx+s (t) + n (t)]
[0008] 實(shí)際在處理極低信噪比的微弱信號(hào)時(shí)，雙穩(wěn)隨機(jī)共振的效果往往達(dá)不到我們的預(yù) 期目標(biāo)，很容易造成診斷結(jié)果不精確，甚至發(fā)生錯(cuò)誤診斷情況。
[0009] 鑒于上述缺陷，有必要提供一種基于帶通多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)以及基于小波變換和 參數(shù)補(bǔ)償?shù)奈⑷跣盘?hào)檢測(cè)方法來(lái)解決上述問(wèn)題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)方法的不足，提供一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn) 態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè)方法。經(jīng)過(guò)小波變換處理可以提高輸出信號(hào)的能量，參數(shù)補(bǔ)償可 以實(shí)現(xiàn)中高頻信號(hào)的檢測(cè)，并且在噪聲能量向信號(hào)能量轉(zhuǎn)換的問(wèn)題上，多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng) 比雙穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)能力強(qiáng)，可以提高微弱信號(hào)處理效果。
[0011] 為了解決上述存在的技術(shù)問(wèn)題實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的，本發(fā)明是按如下方式實(shí)現(xiàn)的：
[0012] 一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè)方法，其內(nèi)容包括以下 步驟：
[0013] (1)初始化參數(shù)：所述參數(shù)具體包括，參數(shù)補(bǔ)償因子K，多穩(wěn)隨機(jī)共振的固有參數(shù) b ；
[0014] (2)確定多穩(wěn)隨機(jī)共振中系統(tǒng)參數(shù)a，c :多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)通過(guò)Langevin方程

【權(quán)利要求】
1. 一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于該方法 內(nèi)容包括以下步驟： (1) 初始化參數(shù)：所述參數(shù)具體包括，參數(shù)補(bǔ)償因子K，多穩(wěn)隨機(jī)共振的固有參數(shù)b; (2) 確定多穩(wěn)隨機(jī)共振中系統(tǒng)參數(shù)a，c:多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)通過(guò)Langevin方程dx/dt =-dU(x)/dx+S(t)+n(t)進(jìn)行描述，其中
，s(t)為微弱信號(hào)， n⑴是均值為0,方差為1，強(qiáng)度為D的白噪聲，參數(shù)a，c與參數(shù)b無(wú)關(guān)； (3) 把含噪信號(hào)進(jìn)行參數(shù)因子為K的參數(shù)補(bǔ)償，得到信號(hào)P(t); (4) 把多穩(wěn)隨機(jī)共振的固有參數(shù)進(jìn)行參數(shù)補(bǔ)償，分別變?yōu)閍'，b'，c'; (5) 將處理后的信號(hào)進(jìn)行多尺度小波離散變換，可以得到多個(gè)不同尺度頻率的信號(hào)，調(diào) 節(jié)各尺度信號(hào)的幅值大小，并重構(gòu)信號(hào)； (6) 將重構(gòu)信號(hào)分別輸入到多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)中，使得待測(cè)信號(hào)頻率得到增強(qiáng)，對(duì)輸出 信號(hào)分別進(jìn)行帶通濾波處理并合成，得到加強(qiáng)后的輸出信號(hào)x(t); (7) 將信號(hào)x(t)做包絡(luò)解調(diào)，得到Z(f)，f?為頻率值，Z(f)為在頻率f處的包絡(luò)譜幅 值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè) 方法，其特征在于：所述步驟（1)中的參數(shù)補(bǔ)償因子K= 1，系統(tǒng)固有參數(shù)b= 5。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào) 檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟⑵中的a，c滿足c>0,且a= 20+5c(0〈c〈l)，a= 27. 5-2. 5c(l〈c〈3)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè) 方法，其特征在于：所述步驟（3)中的參數(shù)補(bǔ)償因子K>max{2fj，其中&為輸入信號(hào)的 頻率，P(t) =KX[s(t)+n⑴]。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信 號(hào)檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟（4)中的多穩(wěn)隨機(jī)共振固有參數(shù)滿足a' =a/K，
?c' =KXc。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè) 方法，其特征在于：所述步驟（5)中所述的多尺度小波離散變換，分解尺度設(shè)定為J= 6。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波和參數(shù)補(bǔ)償?shù)亩喾€(wěn)態(tài)隨機(jī)共振微弱信號(hào)檢測(cè) 方法，其特征在于：所述步驟（7)中所述的將信號(hào)x(t)做包絡(luò)解調(diào)，得到Z(f)，其具體步驟 為： 先對(duì)x(t)做Hilbert變換：
信號(hào)x(t)的解析信號(hào)為：
其中幅值A(chǔ)(t)為：
A(t)便為x(t)的包絡(luò)，對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行FFT，得到Z(f)。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104408288SQ201410588668
【公開(kāi)日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年10月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月28日
【發(fā)明者】韓東穎, 李培, 安淑君, 時(shí)培明 申請(qǐng)人:燕山大學(xué)