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使用小波和混沌實現微弱信號的檢測詳細資料說明

2474220 2020-01-03 | rar | 26.32 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

　　長期以來人們一直受到噪聲信號干擾的侵擾，這使得對于噪聲中微弱信號檢測的研究成為測量技術領域中的綜合技術與尖端領域。微弱信號是淹沒在噪聲中的信號，微弱信號檢測的主要目的是提高信噪比。只有在有效地抑制噪聲的條件下放大微弱信號的幅度，才能提取出有用信號。為了從噪聲中提取出有用的信號，就需要研究噪聲的來源和性質，分析噪聲產生的原因和規律，以及噪聲的傳播途徑，有針對性地采取有效措施抑制噪聲，研究被測信號和噪聲的統計特性及其差別，以尋找出從背景噪聲中檢測出有用信號的理論和方法。本文介紹小波變換在微弱信號檢測中的應用，利用小波變換獨有的優良時—頻局部化特性對信號進行處理得到故障特征信號。分析Duffing振子的混沌運動，利用振子相變對與參考信號頻差較小的周期小信號具有敏感性和對噪聲的免疫力檢測微弱周期信號，檢測不同頻率的信號需要不同頻率的參考信號，通過調整系統參數使得振子對不同頻率的信號檢測具有普遍性。提出以混沌理論和小波分析理論為基礎的強干擾背景下故障信息診斷理論、方法和經驗。研究小波變換在時頻局部化方面的優良的變焦性能，正交小波的頻帶分割能力，信號的奇異點和隨機噪聲在小波變換下的模極大值傳播特征，給出信號的消噪方法。利用正交多分辨分析對監測信號進行分解、去噪和重構，以改善監測信號的信噪比。對故障特征信號進行時域定位，提取故障特征頻率。利用Duffing振子的間歇混沌運動機理，研究利用該振子的間歇混沌現象進行強噪聲背景微弱故障信息診斷的原理。將監測信號作為混沌振子的外驅動信號，通過辨別振子的間歇混沌現象對故障進行診斷與識別，驗證理論方法的有效性。