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1、低信噪比檢測技術(shù)算法總結(jié)微弱信號檢測技術(shù)是運用電子學(xué)、信息論、計算機和物理學(xué)等方法，研究被測信號和噪聲的統(tǒng)計特性及其差別；采用一系列信號處理方法，從噪聲中檢測出有用的微弱信號，從而滿足現(xiàn)代科學(xué)研究和技術(shù)應(yīng)用需要的檢測技術(shù)。微弱信號檢測特點是第一，在較低的信噪比中檢測微弱信號。造成信噪比低的原因，一方面是由于特征信號本身十分微弱；另一方面是由于強噪聲干擾使得信噪比降低。如在機械設(shè)備處在故障早期階段時，故障對應(yīng)的各類特征信號往往以某種方式與其它信源信號混合，使得特征信號相當微弱；同時設(shè)備在工作時，又有強噪聲干擾。因此，特征信號多為低信噪比的微弱信號。第二，
2、要求檢測具有一定的快速性和實時性。工程實際中所采集的數(shù)據(jù)長度或持續(xù)時間往往會受到限制，這種在較短數(shù)據(jù)長度下的微弱信號檢測在諸如通訊、雷達、聲納、地震、工業(yè)測量、機械系統(tǒng)實時監(jiān)控等領(lǐng)域有著廣泛的需求[3-5]。微弱特征信號檢測方法日新月異，從傳統(tǒng)的頻譜分析、相關(guān)檢測、取樣積分和時域平均方法到新近發(fā)展起來的小波分析理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌振子、高階統(tǒng)計量，隨機共振等方法，在微弱特征信號檢測中均有廣泛的應(yīng)用。1時域檢測法1.1相關(guān)檢測（可以再找找相關(guān)的論文補充一下）相關(guān)檢測是上世紀60年代發(fā)展起來的一門技術(shù)，最早的實用相關(guān)檢測系統(tǒng)是1953年貝爾實驗室的Benn
3、ett等利用磁帶記錄儀技術(shù)實現(xiàn)，1961年，Weinreb的文章描述了利用自相關(guān)法從隨機噪聲中提取周期信號。此后，人們進行了大量的工作，這項技術(shù)已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。相關(guān)檢測主要是對信號和噪聲進行相關(guān)性分析，相關(guān)函數(shù)R(τ)是相關(guān)性分析的主要物理量。確定性信號的不同時刻取值一般都有較強的相關(guān)性；而對干擾噪聲，因為其隨機性較強，不同時刻取值的相關(guān)性一般較差。利用這一差異，把確定性信號和干擾噪聲區(qū)分開來。相關(guān)檢測包括自相關(guān)法和互相關(guān)法，自相關(guān)法通過自相關(guān)函數(shù)度量同一個隨機過程前后的相關(guān)性；而互相關(guān)法用互相關(guān)函數(shù)來度量兩個隨機過程間的相關(guān)性。相比自相關(guān)法，互相
4、關(guān)法提取信號能力越強，對噪聲抑制得較徹底[9]。通常，互相關(guān)是根據(jù)接收信號的重復(fù)周期或已知頻率，在接收端發(fā)出與待測信號頻率相同的參考信號，將參考信號與混有噪聲的輸入信號進行相關(guān)?；ハ嚓P(guān)函數(shù)表達式為：設(shè)待測信號為，其中為特征信號，為噪聲。為參考信號，為和信號的互相關(guān)函數(shù)，則互相關(guān)函數(shù)為：若與不相關(guān)，則。因此，，式中為信號和參考信號的互相關(guān)函數(shù)。在眾多的信號檢測方法中，相關(guān)檢測室比較常用和有效的方法之一。利用相關(guān)檢測技術(shù)對系統(tǒng)進行辨識的境地將首積分時間和信號帶寬的影響。信號帶寬越寬，積分時間越長，則精度越高。otherstaffoftheCentre.Du
5、ringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterpr
6、isesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypartyCommitteeSecretary,Ministersand還有取樣積分和數(shù)字式平均可以看一下1.2時域平均信號時域平均處理是從混有噪聲干擾的復(fù)雜周期信號中提取有效周期分量的過程，它可以抑制混雜于信號中的隨機干擾，消除與給定頻率無關(guān)的信號分量，包括噪聲和無關(guān)的周期信號，提取與給定頻率有關(guān)的周期信號。因此，能在噪聲環(huán)境下工作，提高分析信號的
7、信噪比。假設(shè)以Δ為采樣間隔對信號進行采樣，得到離散序列，n=0,1,2??。按有效周期分量的頻率提取相應(yīng)周期信號，把按等長度連續(xù)截取N段，每段對應(yīng)周期為，每段的點數(shù)為M，則有序列：稱為經(jīng)過時域平均處理得到新序列。序列的長度為M，。對式（1）做Z變換，并根據(jù)Z變換的時移特性得令，化簡得時域平均的頻率響應(yīng)函數(shù)為時域平均的幅頻和相頻響應(yīng)特性分別為當平均次數(shù)N較大時，通帶寬度很窄，因此能有效提取與頻率相關(guān)的周期分量。頻域檢測法（可以查找相關(guān)論文再詳細介紹下）頻譜分析法是最常用的一種頻域檢測法，用于從背景噪聲中提取出信號的特征頻率成分，較多地用于微弱周期信號的檢
8、測。頻譜分析是應(yīng)用傅立葉變換將時域問題轉(zhuǎn)換為頻域問題，其原理是把復(fù)雜的時間歷程波形，經(jīng)傅立葉變
