低信噪比检测总结

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1、低信噪比检测技术算法总结微弱信号检测技术是运用电子学、信息论、计算机和物理学等方法，研究被测信号和噪声的统计特性及其差别；采用一系列信号处理方法，从噪声中检测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和技术应用需要的检测技术。微弱信号检测特点是第一，在较低的信噪比中检测微弱信号。造成信噪比低的原因，一方面是由于特征信号本身十分微弱；另一方面是由于强噪声干扰使得信噪比降低。如在机械设备处在故障早期阶段时，故障对应的各类特征信号往往以某种方式与其它信源信号混合，使得特征信号相当微弱；同时设备在工作时，又有强噪声干扰。因此，特征信号多为低信噪比的微弱信号。第二，

2、要求检测具有一定的快速性和实时性。工程实际中所采集的数据长度或持续时间往往会受到限制，这种在较短数据长度下的微弱信号检测在诸如通讯、雷达、声纳、地震、工业测量、机械系统实时监控等领域有着广泛的需求[3-5]。微弱特征信号检测方法日新月异，从传统的频谱分析、相关检测、取样积分和时域平均方法到新近发展起来的小波分析理论、神经网络、混沌振子、高阶统计量，随机共振等方法，在微弱特征信号检测中均有广泛的应用。1时域检测法1.1相关检测（可以再找找相关的论文补充一下）相关检测是上世纪60年代发展起来的一门技术，最早的实用相关检测系统是1953年贝尔实验室的Benn

3、ett等利用磁带记录仪技术实现，1961年，Weinreb的文章描述了利用自相关法从随机噪声中提取周期信号。此后，人们进行了大量的工作，这项技术已经得到广泛的应用。相关检测主要是对信号和噪声进行相关性分析，相关函数R(τ)是相关性分析的主要物理量。确定性信号的不同时刻取值一般都有较强的相关性；而对干扰噪声，因为其随机性较强，不同时刻取值的相关性一般较差。利用这一差异，把确定性信号和干扰噪声区分开来。相关检测包括自相关法和互相关法，自相关法通过自相关函数度量同一个随机过程前后的相关性；而互相关法用互相关函数来度量两个随机过程间的相关性。相比自相关法，互相

4、关法提取信号能力越强，对噪声抑制得较彻底[9]。通常，互相关是根据接收信号的重复周期或已知频率，在接收端发出与待测信号频率相同的参考信号，将参考信号与混有噪声的输入信号进行相关。互相关函数表达式为：设待测信号为，其中为特征信号，为噪声。为参考信号，为和信号的互相关函数，则互相关函数为：若与不相关，则。因此，，式中为信号和参考信号的互相关函数。在众多的信号检测方法中，相关检测室比较常用和有效的方法之一。利用相关检测技术对系统进行辨识的境地将首积分时间和信号带宽的影响。信号带宽越宽，积分时间越长，则精度越高。otherstaffoftheCentre.Du

5、ringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterpr

6、isesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypartyCommitteeSecretary,Ministersand还有取样积分和数字式平均可以看一下1.2时域平均信号时域平均处理是从混有噪声干扰的复杂周期信号中提取有效周期分量的过程，它可以抑制混杂于信号中的随机干扰，消除与给定频率无关的信号分量，包括噪声和无关的周期信号，提取与给定频率有关的周期信号。因此，能在噪声环境下工作，提高分析信号的

7、信噪比。假设以Δ为采样间隔对信号进行采样，得到离散序列，n=0,1,2⋯⋯。按有效周期分量的频率提取相应周期信号，把按等长度连续截取N段，每段对应周期为，每段的点数为M，则有序列：称为经过时域平均处理得到新序列。序列的长度为M，。对式（1）做Z变换，并根据Z变换的时移特性得令，化简得时域平均的频率响应函数为时域平均的幅频和相频响应特性分别为当平均次数N较大时，通带宽度很窄，因此能有效提取与频率相关的周期分量。频域检测法（可以查找相关论文再详细介绍下）频谱分析法是最常用的一种频域检测法，用于从背景噪声中提取出信号的特征频率成分，较多地用于微弱周期信号的检

8、测。频谱分析是应用傅立叶变换将时域问题转换为频域问题，其原理是把复杂的时间历程波形，经傅立叶变