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网络入侵信号表现为一种多频非线性微弱信号,传统的随机共振检测方法受弱信号幅度和临界阈值约束,检测性能受限。提出一种采用随机共振概率密度特征确定信号检测临界阈值的方法,建立网络入侵信号自适应随机共振检测系统,把多频网络入侵信号采用EMD分解的方法分解为高频和低频信号两部分,使每个频段满足随机共振条件。采用相轨迹过零周期数相变判别算法提取随机共振概率密度特征,确定检测系统的临界阈值,实现对入侵信号的准确判别和检测。仿真实验表明,采用该算法进行网络入侵信号检测,能有效检测出多频非线性微弱入侵信号,检测概率具有明显提高,漏检和误报概率降低。 相似文献
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混合网络下的差异化异常跳频,是一种新的高速短波通信体系,实际的混合网络中存在较高的预测阶数和虚检频率,采用传统跳变频率检测方法,无法精确检测出跳变频率,存在较大的频率失调量。提出一种基于MUSIC方法和Duffing混沌振子的混合网络下差异化异常跳变频率检测方法,分析了混合网络下的差异化异常跳变信号特征,采用MUSIC方法对差异化异常跳变频率进行初步估算,通过Duffing混沌振子对差异化异常跳变频率进行进一步检测,实现混合网络下的差异化异常跳变频率的高精度检测。仿真结果证明了该方法的有效性,具有较高的检测精度和较低的检测误差。 相似文献
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为解决传统注入法选线受高阻接地限制的难题,提出一种基于注入式Duffing振子选线新方法。该方借助Duffing系统对与内驱力同频小信号的高敏感特性,利用故障线路与非故障线路注入信号分布差异,提出以Duffing系统相图变化不一致为选线判据。通过MATLAB/simulink建立仿真模型,仿真结果表明,该方法具有良好的普适性。 相似文献
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借助Duffing参数敏感性来检测微弱的信号是当前有关领域研究的重点,文章在阐述Duffing系统及其电路实现的基础上,分析基于Duffing混沌系统的电路仿真设计,旨在能够更好的提升电路设计的精准度。 相似文献
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提出了一种新的基于X时域序列包络的杜芬振子状态识别方法,验证了该方法在70MHz附近对2PSK信号检测的可行性,并建立了检测模型. 相似文献
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针对长时间监测异步电动机运行状态计算量巨大的问题,本文通过对基于Duffing振子的电机故障检测方法进行了研究,提出了将Lyapunov指数离散化的方法来降低监测系统的计算量.文中通过理论分析和仿真实验结果表明,上述改进在大幅度降低监测系统计算强度的前提下,依然能够对电机的异常进行准确的检测. 相似文献
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数字相关器在信号检测系统、通信系统中有着较为广泛的应用,如用于颗粒的测量、海洋的探测、雷达接收机等。本文通过对信号噪声互相关性原理的分析,提出了一种基于数字相关的检测微弱信号的算法,用于检测淹没于强噪声中的微弱周期信号,运用这种算法可以检测到一般方法难以测量的微弱信号,提高了微弱信号检测的精度。 相似文献
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《科技风》2017,(9)
本系统是基于锁定放大器的微弱信号检测装置,用来检测在强干扰信号背景下已知频率的微弱正弦波信号的有效值,核心是锁定放大器的设计。该系统由π型衰减网络、加法器、微弱信号检测电路和显示电路组成。其中加法器和π型衰减网络生成所需微小信号,微弱信号检测电路和显示电路完成微小信号的检测并显示在液晶屏上。本系统是以锁定放大器为核心,将经衰减网络衰减产生的正弦参考信号经过放大整形后,接着通过由FPGA与MSP430组成的数字移相网络产生相位步进的方波去驱动开关乘法器,最后通过低通滤波器输出直流信号,该直流信号通过单片机进行处理并自动显示最终结果。本系统集成度高,能够精确、快速地实现对微弱信号的检测。 相似文献
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脱硫DCS自动控制系统中的石膏旋流器失稳信号是判断结垢堵塞的重要依据。传统的旋流器失稳检测智能化程度较低,难以满足脱硫DCS控制系统对安全的要求。为此,提出一种基于小波变换理论的脱硫DCS旋流器失稳状态检测方法。利用小波变换方法在平稳、微弱信号分辨方面的优势,将采集的信号分解在不同的频段,通过与失稳频率的阀值进行比较,能够得到旋流器失稳信号频率特征。试验结果表明,此方法能够及时检测到旋流器失稳信号,从而满足了脱硫DCS控制系统的安全要求。 相似文献
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针对当前光电检测系统微弱信号检测存在的检测误差大、抗噪能力差等不足,设计了小波分析和最小二乘支持向量机相结合的光电检测系统微弱信号检测方法。首先采用小波分析对光电检测系统微弱信号进行处理,消除微弱信号中的噪声,抑制噪声对微弱信号检测结果的干扰,然后引入混沌分析算法对光电检测系统微弱信号进行重构,并采用最小二乘支持向量机建立光电检测系统微弱信号检测模型,最后进行了光电检测系统微弱信号检测的仿真对比测试。结果表明,本文方法可以实现高精度的光电检测系统微弱信号检测,检测速度和检测精度均优于当前其它光电检测系统微弱信号检测方法,具有更高的实际应用价值。 相似文献
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微弱信号检测技术的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
微弱信号检测就是利用近代电子学和信号处理方法从噪声中提取有用信号,其关键在于抑制噪声,恢复、增加和提取有用信号.本文将从信号处理系统信噪比的改善来简单地论述微弱信号检测的原理,重点介绍了用相关检测法和取样积分法检测微弱信号的原理、方法和应用. 相似文献
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为了解决传统的无线寻呼接收机微弱信号特征检测系统效率低且耗费大量人力的缺陷。设计并实现了一种基于数据挖掘的寻呼接收机微弱信号特征检测系统。使用数字信号处理芯片进行数据预处理和数据挖掘,从海量的移动通信数据中甄别出寻呼接收机微弱信号特征,采用基于随机搜索的大规模应用聚类技术对网络通信数据进行聚类分析,利用专家系统的知识库和推理机进行数据检测和寻呼接收机诊断,通过规则匹配检测寻呼接收机和更新知识库,以提高检测的效率和准确度。实验结果表明,寻呼接收机微弱信号特征检测系统可有效检测通信寻呼接收机发生的微弱信号,运算次数为传统检测系统的40%以下,运算效率得到提高,并且准确度也有所增加,有极强的实际应用价值。 相似文献
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针对传统微弱信号采集系统抗干扰能力差、采集精度不高的缺点,设计了一种基于AD7714的微弱光电信号检测系统。通过单片机,利用转换精度高达24位的AD7714对微弱光电信号进行采集、放大及隔离,并对数据进行处理显示。该系统具有成本较低、抗干扰能力强以及精度高的特点。 相似文献