專利名稱：基于無飽和隨機共振系統(tǒng)模型從噪聲中提取信號的方法
技術領域：
本發(fā)明屬于信號檢測與處理技術領域，尤其屬于基于隨機共振原理的信號檢測與噪聲抑制領域，涉及了基于一種新的無飽和隨機共振系統(tǒng)數(shù)學模型，利用隨機共振原理在強噪聲背景下提取有用信號的方法。
背景技術：
隨機共振的現(xiàn)象最初是由Benzi等科學家發(fā)現(xiàn)的，即一個非線性連續(xù)雙穩(wěn)系統(tǒng)，在一個周期性信號的作用下同時輸入噪聲和信號，當噪聲增強到某一程度時，系統(tǒng)輸出信噪比不僅不降低，反而大幅度的增加，而且存在某一最佳輸入噪聲強度，使系統(tǒng)產(chǎn)生最高信噪比的輸出，從而使原來被噪聲淹沒的信號突顯出來，這種現(xiàn)象被稱為“隨機共振”現(xiàn)象。這一現(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)為利用隨機共振原理在強噪聲背景下提取有用信號開辟了一條新途徑。目前基于隨機共振原理的信號檢測與處理使用的系統(tǒng)模型為非線性連續(xù)雙穩(wěn)系統(tǒng)模型，又稱朗之萬(Langevin)方程，該方程見式(I)
權利要求
1.基于無飽和隨機共振系統(tǒng)模型從噪聲中提取信號的方法，其特征在于該方法包括以下步驟 步驟I.將含噪聲信號靖)作為待處理輸入信號，其中，4)=的)+”的’ H(l)表示輸入信號，v(f)表不噪聲信號； 步驟2.將待處理輸入信號靖)進行處理，處理的數(shù)學模型為無飽和隨機共振系統(tǒng)數(shù)學模型，表示為
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于無飽和隨機共振系統(tǒng)模型從噪聲中提取信號的方法。本發(fā)明首先將待處理輸入信號進行處理，處理的數(shù)學模型為無飽和隨機共振系統(tǒng)數(shù)學模型。然后設定模型中的其中兩個實參，在的范圍內，調節(jié)另一個實參的值至利用處理后的輸出信號可以分辨出輸入信號；當不能分辨出輸入信號時，調節(jié)兩個實參中的一個直至能分辨出輸入信號，最后利用兩個實參中的另一個實現(xiàn)微調，達到分辨出輸入信號的最佳效果。本發(fā)明在強噪聲環(huán)境提取信號的效果明顯好于傳統(tǒng)的連續(xù)雙穩(wěn)系統(tǒng)模型。
文檔編號G01H17/00GK102768067SQ20121025548
公開日2012年11月7日 申請日期2012年7月23日 優(yōu)先權日2012年7月23日
發(fā)明者王娟, 王林澤, 王橋醫(yī), 趙文禮 申請人:杭州電子科技大學