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1、低信噪比檢測技術算法總結微弱信號檢測技術是運用電子學、信息論、計算機和物理學等方法，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)代科學研究和技術應用需要的檢測技術。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。如在機械設備處在故障早期階段時，故障對應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、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用。1時域檢測法1.1相關檢測（可以再找找相關的論文補充一下）相關檢測是上世紀60年代發(fā)展起來的一門技術，最早的實用相關檢測系統(tǒng)是1953年貝爾實驗室的Benn
3、ett等利用磁帶記錄儀技術實現(xiàn)，1961年，Weinreb的文章描述了利用自相關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，這項技術已經(jīng)得到廣泛的應用。相關檢測主要是對信號和噪聲進行相關性分析，相關函數(shù)R(τ)是相關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性；而對干擾噪聲，因為其隨機性較強，不同時刻取值的相關性一般較差。利用這一差異，把確定性信號和干擾噪聲區(qū)分開來。相關檢測包括自相關法和互相關法，自相關法通過自相關函數(shù)度量同一個隨機過程前后的相關性；而互相關法用互相關函數(shù)來度量兩個隨機過程間的相關性。相比自相關法，互相
4、關法提取信號能力越強，對噪聲抑制得較徹底[9]。通常，互相關是根據(jù)接收信號的重復周期或已知頻率，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?；ハ嚓P函數(shù)表達式為：設待測信號為，其中為特征信號，為噪聲。為參考信號，為和信號的互相關函數(shù)，則互相關函數(shù)為：若與不相關，則。因此，，式中為信號和參考信號的互相關函數(shù)。在眾多的信號檢測方法中，相關檢測室比較常用和有效的方法之一。利用相關檢測技術對系統(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的信號分量，包括噪聲和無關的周期信號，提取與給定頻率有關的周期信號。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周期信號，把按等長度連續(xù)截取N段，每段對應周期為，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函數(shù)為時域平均的幅頻和相頻響應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的周期分量。頻域檢測法（可以查找相關論文再詳細介紹下）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。頻譜分析是應用傅立葉變換將時域問題轉換為頻域問題，其原理是把復雜的時間歷程波形，經(jīng)傅立葉變
