基于嵌入式的低频微弱信号检测系统研究

合集下载

浅析微弱信号检测装置设计

浅析微弱信号检测装置设计

浅析微弱信号检测装置设计作者:孙霖陈玉玲来源:《传播力研究》2019年第03期摘要:该系统的设计是用来检测强噪音下对微弱信号检测,低频正弦信号的幅度是已知的并且表示幅度的值。

内核基于微控制器,并用作数据处理和使用Launchpad开发板控制LCD 屏幕正弦信号幅度的内核。

MCU,双音频放大器OPA2134,低噪声放大器选用的是OPA2227,运算放大器使用电压调节器OP07,TL431来检测信号。

关键词:噪声;微弱信号检测一、前言结构的噪声源由标准噪声产生。

当输入正弦信号的频率为1 kHz时,最大幅度在200 mV~2 V范围内,系统中的设置要求其精度控制在5%以内。

二、设计方案该设计使用滤波方法,因为滤波器本身是用于消除不需要的噪声的设备。

对输入和输出信号进行滤波以获得干净的信号,并有效地过滤某一频率的频率或频率,并且功能是获得特定频率或消除某些频率。

本文采用多阶的带通滤波器,中心频率是1KHZ,过滤除信号之外的其他AC信号。

过滤器是借助过滤器设计的,方便简单,而且还基本可以实现设计要求。

三、器件选择微控制器MSP430G2551是一款处理器,具有极低功率的混合信号。

它结合了芯片内的许多外围模拟电路和通用数字模块。

OPA2134双音频运放特点为频带宽、转换速率高、并且在超低噪声情况下有超低失真、该驱动器的高功率输出使其成为噪声和信号的理想选择,具有高扫描速度的低失真差分运算放大器,在恶劣的环境中,可以使用出色的动态响应,高输出电压变化和高输出功率。

附加部件可实现强化且一般与OPA2134可进行兼容;OPA2227是一款具有低噪声和高精度功能的精密放大器、噪声小,准确放大信号电压;OP07运算放大器是一种广泛使用的运算放大器,低噪声,极低的输入失调电压,极低的温度漂移,输入噪声时的极低电压幅度,宽电压范围和高输入阻抗。

可广泛用于集成电路,绝对值精密电路,比较器和弱信号精密增益电路;TL431稳压器用于系统设计,使用精密直流电源产生2.5V参考电压参考设计。

浅析微弱信号检测装置设计

浅析微弱信号检测装置设计

浅析微弱信号检测装置设计微弱信号检测装置是一种用于检测和测量微弱信号的仪器,广泛应用于科学研究和工程实践中。

本文将从设计原理、关键技术和应用场景三个方面对微弱信号检测装置进行浅析。

微弱信号检测装置的设计原理主要基于信号增强和噪声抑制两个方面。

对于微弱信号的增强,常用的方法包括放大、滤波和频谱分析等。

放大是通过放大器对信号进行增益放大,使信号的幅度变大,从而便于测量和分析。

滤波是通过滤波器对信号进行频率筛选,去除不需要的频率成分,提高信号的纯度和可测量性。

频谱分析是通过对信号进行频谱分解,将信号在频域上进行分析,找出信号中的频率成分和能量分布。

对于噪声的抑制,常用的方法包括降噪算法和滤波器设计等。

降噪算法通过对信号进行数字信号处理,去除噪声成分,提高信号与噪声之间的信噪比。

滤波器设计则是通过设计合适的滤波器,将噪声成分在一定频率范围内进行抑制。

微弱信号检测装置的关键技术主要包括低噪声设计、高精度采样和高精度测量。

低噪声设计是为了降低仪器自身的噪声水平,提高信号与噪声之间的信噪比。

其中包括采用低噪声器件和电路设计、提高系统的灵敏度和动态范围等。

高精度采样是为了保证对微弱信号的准确采样和测量。

其中包括提高采样器的采样率、增加采样深度和增加采样通道数等。

高精度测量是为了保证对微弱信号的准确测量和分析。

其中包括提高测量设备的精度、减小系统误差和提高数据处理算法的准确性等。

微弱信号检测装置的应用场景非常广泛,包括物理实验、天文观测、生物医学和无线通信等领域。

在物理实验中,微弱信号检测装置可以用于检测物质的微弱轰击、光子信号和微小振动等。

在天文观测中,微弱信号检测装置可以用于检测星际信号、宇宙背景辐射和射电天文信号等。

在生物医学中,微弱信号检测装置可以用于检测心电信号、脑电信号和生物分子信号等。

在无线通信中,微弱信号检测装置可以用于检测低功率信号、弱信号接收和频谱监测等。

微弱信号检测装置是一种重要的仪器设备,具有广泛的应用前景。

基于DSP的微弱信号检测采集系统设计

基于DSP的微弱信号检测采集系统设计

基于DSP的微弱信号检测采集系统设计通常所用的数据采集系统,其采样对象都为大信号,即实用信号幅值大于噪声信号。

但在一些特别的场合,采集的信号很微弱,其幅值惟独几个μV,并且沉没在大量的随机噪声中。

此种状况下,普通的采集系统和测量办法无法检测该信号。

本采集系统硬件针对微弱小信号,优化设计前端调理电路,利用测量有效抑制共模信号(包括直流信号和沟通信号),保证采集数据的精度要求。

针对被背景噪声笼罩的微弱小信号特性,采纳容易的时域信号的取样堆积平均办法,有利于削减算法实现难度。

芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特别的DSP 命令、迅速的命令周期等特点,使其适合复杂的数字信号处理算法。

本系统采纳TI公司的TMS320C542作为处理器,通过外部中断读取数据,并实现取样累加平均算法。

1 取样堆积平均理论微弱信号检测(Weak Signal Detection)是讨论从微弱信号中提取实用信息的办法。

通过分析噪声产生的缘由和逻辑,利用被测信号的特点和相干性,检测被背景噪声笼罩的实用信号。

常用的微弱信号检测办法有频域信号的相干检测、时域信号的堆积平均、离散信号的计数技术、并行检测办法。

其中时域信号堆积平均是常用的一种小信号检测办法。

取样是一种频率压缩技术,将一个高重复频率信号通过逐点取样将随时光变幻的模拟量,改变成对时光变幻的离散量的集合,从而可以测量低频信号的幅值、相位或波形。

时域信号的取样堆积办法是在信号周期内将时光分成若干间隔,在这些时光间隔内对信号举行多次测量累加。

时光间隔的大小取决于要求复原信号的精度。

某一点的取样值都是信号和噪声。

若要复原的信号靠近真切信号,重复采样的次数越多越好,取样时光第1页共3页。

微弱信号检测

微弱信号检测

“微弱信号检测”资料合集目录一、微弱信号检测与采集技术的研究二、微弱信号检测技术三、微弱信号检测技术综述四、基于小波熵的微弱信号检测方法研究五、基于锁相放大器的微弱信号检测研究六、微弱信号检测及机械故障诊断系统研究七、基于自适应变尺度频移带通随机共振降噪的EMD多频微弱信号检测八、基于混沌理论的微弱信号检测原理及其在金属探测器中的应用研究九、微弱信号检测的盲源分离方法及应用研究微弱信号检测与采集技术的研究微弱信号检测与采集技术是当前科学研究领域中的重要研究方向之一,其应用前景广泛,涉及到的领域也非常多样化。

在本文中,我们将探讨微弱信号检测与采集技术的基本原理、研究现状、挑战和未来的发展趋势。

一、微弱信号检测与采集技术的基本原理微弱信号检测主要是通过放大、滤波、数字化等手段,对信号进行处理和分析,以便提取出有用的信息。

而采集技术则是通过特定的传感器和采样电路,将待测信号转换为电信号或其他可测信号,以便进行后续的处理和分析。

二、研究现状随着科学技术的不断发展,微弱信号检测与采集技术也在不断进步。

目前,国内外研究者已经开发出多种针对不同应用场景的微弱信号检测与采集技术。

例如,基于量子限幅放大器技术的微弱光信号检测、基于超导量子干涉器件的微弱磁场检测、基于锁定放大器的微弱电信号检测等。

这些技术的不断发展和应用,为许多领域的研究和实践提供了强有力的支持。

三、挑战然而,微弱信号检测与采集技术的发展也面临着许多挑战。

首先,由于微弱信号往往被噪声所淹没,如何提高信噪比、降低噪声对信号检测的影响是亟待解决的问题。

其次,微弱信号的采集技术需要高灵敏度、低噪声的传感器和采样电路,如何提高传感器的性能和降低采样电路的噪声也是一个重要的挑战。

四、未来的发展趋势未来,微弱信号检测与采集技术的发展将更加多元化和交叉性。

首先,随着数字化技术的发展,采用高速数据采集和数字信号处理技术将成为未来微弱信号检测与采集技术的发展趋势之一。

嵌入式智能仪器仪表弱故障信号的有效检测

嵌入式智能仪器仪表弱故障信号的有效检测

高新技术2017年3期︱17︱嵌入式智能仪器仪表弱故障信号的有效检测沈学良杭州西力智能科技股份有限公司,浙江 杭州 310000摘要:在现阶段的应用当中,嵌入式的智能仪表在弱故障信号的检测方式需要得到充分的提升,最终不断的提高其检测的准确程度。

在进行嵌入式仪表的故障检测当中,首先需要对其仪表的结构进行充分的了解,最终对故障的信号做出特征的研究。

关键词:嵌入式;智能仪器仪表;弱故障信号 中图分类号:S219.05 文献标识码:B 文章编号:1006-8465(2017)03-0017-021 智能仪器仪表 智能仪器仪表使用的功能是多方面的,对数据的处理可以实现数据的采集和存储,包括人机交互等,分析的过程中,可以采用网络的交互,同时还可以实现对数据之间的相互传递,其中包括以及。

并且在仪器仪表当中还具有自动校对以及自动检测的智能化功能。

在智能仪器仪表的使用当中,可以实现将某个或者某几个单一的、具体的测量任务不作为其功能目标,单是可以对智能仪表当中数据的采集、数据存储分析、数据交互等一般化的基本功能,最后在模块化的表现方面主要是以抽象的方式进行集成的,祖自宏构建出一个综合化的平台。

智能仪器仪表平台功能主要包括:数据采集以及数据的分析和交互,拥有完成数据的存储这几个主要的功能模块。

在其实践中时,至少包含了四个基本模块,其功能性都非常的强,比如可以对数据信息进行采集、分析处理以及存储和交互共享等。

其中,任何一个功能模块,均可可进行各淋浴之间的有效集成与观看,并且结合现场条件,选择性的重组软硬功能模块。

2 信号检测基本机理从仪表设备的应用实际效果来看,通过采集状态信息,并且对这些数据资料进行整理。

从这一层面来讲,在弱故障问题信号检测操作时,尤其是明显故障信号数据提取实践中,需对整个提取过程采取分类模式进行管理。

在此过程中,我们应当注意以下事项:第一,对采集所得的仪表故障信号起到一定的保障作用,并且对整体系统进行检测。

浅析微弱信号检测装置设计

浅析微弱信号检测装置设计

浅析微弱信号检测装置设计微弱信号检测是指在非常低的信噪比下,对微弱信号进行可靠检测和测量。

在现实生活和工程应用中,微弱信号检测是非常重要的,常见的应用场景包括地震监测、生物医学检测、通信系统等。

设计一种高效可靠的微弱信号检测装置对于这些应用至关重要。

在微弱信号检测装置设计中,需要克服信号太小、噪声干扰大等问题,因此需要一系列工程手段和技术手段来实现微弱信号的准确检测。

接下来,我们将从信号处理、噪声抑制、灵敏度提高等方面对微弱信号检测装置进行浅析。

信号处理是微弱信号检测中的关键环节。

一般情况下,微弱信号在传感器中采集后需要进行放大、滤波等处理,以提高信噪比。

对于微弱信号的有效检测,通常需要将其转换为数字信号进行处理。

信号处理技术在微弱信号检测中起着至关重要的作用。

在实际设计中可以采用数字滤波、数字增益控制、数字匹配滤波等方法,对微弱信号进行有效处理从而获得清晰的信号特征。

噪声抑制是微弱信号检测中的另一个关键问题。

由于噪声的存在,微弱信号的检测变得更加困难。

需要对噪声进行有效的抑制。

在设计过程中可以采用模拟滤波器、数字滤波器等方法,对噪声进行抑制从而提高信噪比。

还可以采用信号平均、时域滤波等技术手段来进一步抑制噪声,从而提高微弱信号的检测精度和可靠性。

随后,灵敏度提高是微弱信号检测中的重要问题。

在实际应用中,由于信号本身很微弱,仪器的灵敏度往往成为制约检测性能的关键因素。

设计具有高灵敏度的检测装置对于微弱信号检测至关重要。

在装置的设计中,可以通过优化传感器结构、提高电路灵敏度、减小噪声等方式来提高检测系统的灵敏度。

还可以采用增益控制、信号平均等技术手段来提高装置的灵敏度,从而更好地检测微弱信号。

仪器的稳定性和可靠性也是微弱信号检测中需要考虑的重要因素。

在设计检测装置时,需要考虑到降低系统的漂移,提高仪器的稳定性。

还需要考虑到装置的可靠性,避免各种外界因素对仪器性能的影响,确保检测装置的可靠运行。

微弱信号检测装置的设计需要充分考虑信号处理、噪声抑制、灵敏度提高和稳定性可靠性等因素。

嵌入式智能仪器仪表弱故障信号的有效检测

嵌入式智能仪器仪表弱故障信号的有效检测

嵌入式智能仪器仪表弱故障信号的有效检测摘要:嵌入式仪器仪表设备结构复杂,由于故障信号出现频率快,短促故障信号很难有效提取,识别困难。

利用动态模型算法进行嵌入式智能仪器仪表弱故障信号检测,能够提高检测的准确性,保证嵌入式智能仪器仪表的正常运行。

本文对此进行了分析探讨。

关键词:仪器仪表;故障信号;动态模型;检测引言:嵌入式仪器仪表广泛应用在工业生产领域,仪器仪表故障会影响生产运行,带来经济损失。

传统的故障检测模型进行故障信号检测时,对短促的故障信号难以准确有效的提取,故障识别模型难以有效建立,致使信号识别难度加大。

如何准确检测嵌入式智能仪器仪表弱故障信号,进行有针对性的措施进行预防和维护,成为仪器仪表领域一项重要的研究课题。

1嵌入式智能仪器仪表弱故障信号检测方法嵌入式智能仪器仪表弱故障信号检测方法主要包括基于K均值聚类算法、基于蚁群算法、基于最小二乘支持向量机算法三种方法。

其中最常用的方法是基于最小二乘支持向量机算法的弱故障信号检测方法。

可以说,嵌入式智能仪器仪表弱故障信号检测方法应用前景广阔,成为仪器仪表领域研究的重点课题。

因为嵌入式仪器仪表设备的转数不太稳定,负荷变化呈现非周期性,容易破坏故障信号的平稳过程,可识别特征难以有效形成或呈现局部奇异性,通过传统算法提取嵌入式智能仪器仪表弱故障信号有一定难度,特别是对于短促的故障信号无法提取和识别,仪器仪表故障信号检测的准确性大大降低。

为解决传统算法的弊端,采用一种基于连续模糊动态模型的嵌入式智能仪器仪表弱故障信号检测方法,利用提升小波变换阀值去噪的相关理论,通过将采集的嵌入式智能仪器仪表故障信号的噪声去除,从而提升信号提取的质量。

通过实验和研究显示,建立连续模糊动态模型,能高效的完成嵌入式智能仪器仪表弱故障信号的检测,准确性大大提高,生产的顺利进行得到了更大保障。

2嵌入式仪器仪表弱故障信号检测原理进行嵌入式智能仪器仪表弱故障信号检测,需要对嵌入式智能仪器仪表的状态数据进行采集和有效整理,将带有明显故障特征的信号提取出来,作为故障信号检测的有效参考依据。

浅谈自动微弱信号检测系统

浅谈自动微弱信号检测系统

2 . 5 . 1 前端信号接收 通过实验天线灵敏度达到一 3 0 d B u V / M 。 2 . 5 . 2后端处理 可以通过设 置检测 阈值来调整系统 的灵敏度 。
6 . 检 测 流 程

1 . 高频近场弱信号的辐射特征 任何电子设备的 电磁辐射和辐射强度都与信号频 率和 P C B布线情 况有关 。 信号的共 同特点 : 1 ) 是 一个频率约 为 2 O 兆赫 的周期信号 ; 2 ) 信号强度不高 , 受空 间电磁干扰影响 。 2 . 高频 近场微 弱信 号的辐射 源属性 以属于 V H F频段的 2 4 M H z 信 号为例 , 波长为约 1 2 . 5 米。 但 与波长 相比, 天线与设 备之间的距 离是一个很短 的长度 , 所 以天线 的周 围区域 具有 近场性 质。 3 . 高频近场微 弱信 号检 测的难 点 1 . 3 . 1 检 测信 号易被 干扰 在 日常生活 环境中 即使一些 微小的电磁波也会 对信号检测 产生干 扰。 1 . 3 . 2接收天线小型化 为了移动 、安装方便 , 天线应尽量 小型化。由于频率为 2 4 M H z , 所 以天线的尺寸为 3米 ,即波长的 1 / 4 。
5 . 性 能 测试
子设备散发 出来 的微弱信号 。 本 文首先介绍 了高频近场弱信号 的特点 , 然后剖析 了整个系统 的结 构 ; 最后 , 使用 L a b V I E W 开发环境实现从某些电子设备 检 测 到微 弱信 号辐射 。 高频率近场弱信 号检测 在检测信号之前 , 我们应先了解信号的特征 , 比如辐射信号源的属 性 、信号的辐射特性等。
3 . 控 制软 件 的 功 能
减, 所以通常我们使用特殊 的天线和检测设备 , 如使用频谱分析仪直接 测量 , 或使用特定 的接收器和解调模块进行信号解调和分析。 然而, 这 些方法要 求测试 人员熟 悉检测信号 的特点并且熟练地操作测试设备。 L a b V I E W 被 广泛应用 于虚拟仪器 的设计 和开发 。但是 ,在专业测 试领域例如微弱信号检测领域 , 并 没有综合应用 的先例 。 这种基于通用测试设备和 L a b Wi n d o w s 控制软件的高频 近场微 弱信 号检测系统 , 只要通过简单 的设置 , 就可 以 自 动检测高频近场信号 , 并 且在整个测试过程 中不需要人为干预。 整个系统包括三个 部分 : 前端是 个定制天线 , 便携且易于安装 ; 中端是一个开关阵列用于选择和定位
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

1 引言
随着 嵌 入式 技术的快速 发展 ,嵌 入 式系 统 已经



被广 泛 的应 用于 人 们生 活 的各个 方 面 ,并深 刻 的 改
变着 人 们 的 生活 【 1 】 。在进 行 嵌入 式 系 统信 号 检测 的
过程 中,对 这些 低 频微 弱 的信 号进 行准 确 分析 , 能 够提 高 嵌 入式 系 统信 号 检测 的准确 率 【 2 】 。但 是 , 由
与 上式相 对 应 的低 频 微弱 信号 采样 率 为 :
= = ㈩
于外 界 存在 着大 量 的干扰 信 号 ,造成 低 频微 弱信 号
弱信 号检 测 的准 确率 ] 。因此 ,如 何提 高 嵌入 式系
通 过公 式 ( 2 )和 ( 3 )能够 t … , 1 0 低频 微 弱信 号

测方 法 。其 中最 常 使用 的是基 于神 经 网络 算法 的低 频微 弱 信 号检 测方 法 。 由于嵌 入式 系 统 的低 频 微 弱 信 号检 测 方法 在嵌 入 式系 统领 域 具有 无可 替代 的 作 用 ,因此 该课 题拥 有 广 阔的发 展 空 间, 并成 为很 多
学 者研 究 的重 点课 题 。
{ f ) =As i n ( 2 7 f r t + )
( 1 )
中国西部科技
2 0 1 5年 0 7月第 1 4卷第 O 7期总第 3 1 2期
4 3
络 优 化处 理 , 能够得 到 实 际输 出 的低频 微弱 信 号 为 y ( k ) , d ( 1 r ) 为理想 输 出低 频微 弱信 号 , 用e ( k ) 能够 描述 理 想 和 实 际输 出低频 微 弱信 号 的方 差 。在整 个 模型 中 ,通过 调节 e ( k ) 的取 值 大 小 ,使 实 际输 出低 频微 弱信号y ( k ) 无 限接 近 于理想 输 出低 频微 弱信 号 d ( k ) , 能够 得 Nd , 波 分 析算 法 转换 尺度 和 权值 的最 优 解 。 嵌入 式系 统神 经 网络权 值 公式 为 :
最 终采 样之 后 的低频 微弱 信 号 能够描 述 为 :

As i n 万∞ t +‰ J
( 6 )
在 上 式 中, 当输入 信 号 的周期 频 率超 出嵌 入 式 系 统 的承 载范 围之 外 时 ,需要 通过 合 理 的信号 转 化
2 低 频微弱信号检测原理
系 数 Ⅳ对 低 频微 弱信 号 的频率 进行 转 化 ,这样 就 能 在 进 行 嵌 入 式 系 统 的 低 频 微 弱 信 号 检 测 过 程 够 对采 样之 后 的低 频微 弱信 号进 行 降噪 处理 。 中 ,设置 输入 信 号 的频 率 为. 幅 度为 ,初 始相 位 3 低频微弱信号检测方法
被背 景 噪音 所覆 盖 ,从 而 降低 了嵌入 式 系统 低 频微 的采 样序 列 : 统 中 的低频 微弱 信 号检 测 的准 确率 ,已经 成为 嵌入 式 系统 领域 需 要研 究 的一个 难 点 问题 ,受 到很 多专
家 的重 视 [ 6 】 。现 阶段 ,主要 的嵌入 式 系 统 的低 频微
4 2
开发应用
基于嵌入式 的低频微 弱信号检 测 系统研 究
王 江峰
( 北京工商大学 计算机与信 息工程学院,北京 1 0 0 0 4 8 )
摘 要:对嵌入式 系统进行微弱信 号检测具有重要的应用价值。利用传统算法进行嵌入式 系统的低频微弱
信号检 测过程 中,受到的局限性较 大,造成嵌入式系统的检测准确率较低。为此,提 出一种基于小波神经 网络算法的低频微弱信号检测方法。建立小波神经网络信号检测模型,通过神经 网络优化处理得到被背景 噪音所覆盖的有用信号的小波转化 系数 , 根据 小波转化 系数建立矩阵, 从而获取任意信号的初始数据信息。
) = ∑C f ( )
( 1 1 )
w ( k + 1 ) = w ( ) 一  ̄ e ( k ) 4 k )
迭 代 次数 ,e ( k ) = d ( k ) 一 y ( k ) 。
( 7 )
在上 述 公式 中,能 够用 描述 神经 网络 权 值 的 设 置尺 度 函数 为 ,小波 函数 为 g r( f ) ,相对 应 的低通 、高通 滤波 器 分别 为 w ) 和 G ( w) 。将采 集到 的被背 景 噪音 所覆 盖 的低 频微 弱 信号 进 行小 波 分析 优化 处 理 ,能够 得 到双 尺度 方程 式 为 :
s i
I 】 [ 2 如+
2 … ㈩
( 5)
通 过上述 公 式 能够得 到采 样低 频微 弱信 号的信
号 周期 为 T : ,其相 对应 的低 频微 弱 信 号频
弱信 号 的检 测 方法 包括 基 于频 谱分 析 算法 的低 频微
弱 信号 检 测方 法 、基 于混沌 振 子算 法 的低 频微 弱信 率 为 : 号 检测 方 法和 基于 神 经 网络算 法 的低 频微 弱信 号 检
『 I l F V 誊 ( x : j ) ] l : 『 l 蓦 誊 j ) 0 2 ( 譬 x : ; ) … 爱 誊 : j ) 1 『 I 毒 C 2 ] l , 2 、
实验结果表 明,利用改进算法进行嵌入 式系统的低频微弱信号检测 ,能够极 大提 高低频微 弱信号检 测的准
确 率 ,取得 了令 人 满 意的 效果 。
关键 词 :嵌入 式 系统 ;低 频微 弱信 号 ;检 测 系统
D 0l :1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 1 - 6 3 9 6 . 2 0 1 5 . 0 7 . 0 1 3
为 ‰ , 即:
3 . 1建立 嵌入 式 系统 的低频 微 弱信 号检 测模 型
利用小波分析算法将采集到的被背景噪音所覆 对 输 入 的信 号样 本进行 间隔采 样 ,设 置 Ⅳ 为信 盖 的低频 微弱 信 号进 行小 波 系数 转化 ,通 过神 经 网
号 的转化 系 数 ,则 能够 用下 述 公式对 信 号采 样 间 隔
相关文档
最新文档