【摘要】对于结构损伤检测而言,其核心环节在于确定合适的携带损伤信息的信号作为特征信号。通过这一特征信号往往淹没在强的背景噪声中而十分微弱,必须采用有效的信号处理或者信号增强的方法来辨别这一特征信号。本文将从微弱信号增强处理的角度出发来进一步改善结构损伤检测的效果。首先,本文通过改进传统的随机共振电路来实现了微弱信号的增强检测,通过设计滤波器阵列来实现多尺度调节随机共振。实验研究表明,多尺度调节随机 […]

【摘要】二十世纪八十年代，前人开始提出了随机共振理论，随后此理论被逐渐发展与完善。其实质为非线性系统、输入信号与噪声能够产生协同作用发生随机共振现象，进而实现部分噪声能量向有用信号转移的目的。本文针对原模型存在的问题，提出了一种新参数双稳态模型，并对其核心部分进行了软件分析与硬件电路设计。全文的总体思路为：首先，简要描述了随机共振理论的起源、发展与现状，针对原经典双稳态模型存在的问题，引出了本课题 […]

【摘要】在人类了解客观世界的认知功能中，视觉感知系统扮演了举足轻重的作用，从神经计算的角度对视觉感知系统进行建模并应用，对于信息技术以及人工智能技术的研究具有重要的意义。目前随着神经系统研究手段的完善，使人们得以窥探到视觉信息流的检测、传递以及初步编码的过程。但研究者更多从神经生理的角度，去研究和分析视觉感知系统的新特性。而本文尝试利用生物视觉感知的一些重要特性，进行图像处理的实际应用。本文首先构 […]

【摘要】频谱感知(SpectrumSensing)是认知无线电(Cognitiveradio)的一项关键技术,认知用户(SecondaryUsers,SU)需要对周围空闲频段实现快速而准确的检测,以免主用户(PrimaryUsers,PU)的使用受到干扰,但是低的信噪比(SignaltoNoiseRatio,SNR)环境会对检测结果的准确性造成很大影响。随机共振(StochasticResonan […]

【摘要】由于生产设备恶劣的现场环境、变化的工况和自身的非线性等特点，使得所测得的振动信号往往具有强噪声背景、非线性和早期微弱故障信息的特征。这些特征严重影响了设备状态信息的准确获取，因此，论文以强噪声背景中微弱的故障特征为对象，研究机械设备微弱的早期故障特征信息提取方法。主要围绕奇异值分解和随机共振技术展开的。作为一种非线性降噪方法，奇异值分解技术已广泛应用到信号的降噪和检测中，但是，当检测强噪声 […]

【摘要】研究旋转机械的故障诊断技术，对于保障设备安全运行、减少重大的经济损失和避免灾难性事故的发生具有十分重要的意义。大多数旋转机械的振动信号是非平稳信号，时频分析方法能同时提取振动信号时域和频域的局部信息，适用于旋转机械故障诊断。但是短时傅立叶变换(ShortTimeFourierTransform，STFT)、Winger-Ville分布、小波变换和Hilbert-Huang变换等时频分析方法 […]

【摘要】随机共振是研究一些非线性系统中噪声的积极建设性作用的一类物理现象。本文在深入研究随机共振和循环平稳理论的基础上,在弱周期信号条件下,利用信噪比和费舍尔信息量进一步研究随机共振现象,并且找到了二者之间的关联。费舍尔信息量能够描述几个重要非线性处理过程中的性能；一个局部最优处理器能够获得最大输出输入信噪比,最大输出输入信噪比增益是由标准噪声分布的费舍尔信息量给定的,并且最大信噪比增益是静态非线 […]