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11.
未来各国的对潜通信技术越来越趋于极低频通信,为了能够解决如何在强噪声下检测微弱极低频信号,做了一些尝试性的理论研究。在分析了利用Duffing振子检测微弱信号原理的基础上,利用Simulink仿真软件建立系统仿真模型,分析总结极低频频段在此系统中的特点,提出了一种利用Duffing振子检测单一频率或者某一频段的微弱极低频信号的新方法。通过大量的仿真实验,证明利用这种方法可以达到了预期的设想,检测信噪比达到-42.5dB,证实了这一方法的理论可行性。  相似文献   
12.
李强  吴俊 《港口科技》2014,(1):28-32
针对滚动轴承微弱调制信号,提出了一种基于Hilbert解调和Duffing振子的故障诊断方法。分别介绍混沌振子检测微弱周期信号、解调Duffing振子检测的原理和数值仿真试验。并着重介绍滚动轴承故障的早期诊断。结果表明,该方法可以有效检测强噪声背景下的微弱调制信号。  相似文献   
13.
借助于含时谐振子的演化算符,求得初态为压缩真空态时含时谐振子的精确解.  相似文献   
14.
针对电气化铁路中强干扰环境下ZPW-2000移频信号的检测问题,分析基于快速傅里叶变换方法的传统检测方法的不足。根据混沌系统对噪声免疫及对初始条件敏感的特性,选取Holmes型Duffing振子检测ZPW-2000移频信号。利用混沌系统输出信号的方差与内策动力频率之间的规律及对时域输出的过零点间距的判断检测出上下边频、载频以及低频。最后利用Matlab/Simulink建立仿真模型,仿真结果表明,利用该方法检测ZPW-2000移频信号较传统检测方法具有更好的抗干扰能力和较高的检测精度。  相似文献   
15.
针对在强噪声环境中传输的应答器上行链路2FSK信号的检测问题,本文基于混沌系统对初始条件敏感及对噪声免疫的特性,利用Duffing振子检测应答器2FSK信号.结合混沌系统产生相变的条件和2FSK信号的调制方式,给出利用Duffing振子检测微弱2FSK信号的方法和步骤,并利用功率谱熵对系统在策动力作用下所处的不同状态进行判别.在理论分析的基础上,利用Matlab/Simulink建立仿真模型.仿真结果表明,利用Duffng振子检测2FSK信号,及以功率谱熵为判据的方法是可行的,并且其性能优于传统的相干检测法.该方法具有较高的检测精度和很好的抗噪声性能.  相似文献   
16.
李楠  杨阳 《船舶力学》2020,(2):261-270
当被动声呐探测舰船目标时,舰船辐射噪声中的线谱成分是舰船分类识别及航行状态监测的特征参量,通常情况下线谱的频率及数量是未知的。针对现有未知频率的Duffing振子检测方法存在系统结构复杂,判别时间长,需要人为参与等问题,本文构造了变参数单一Duffing振子检测模型,并提出了变频频率切片小波变换的Duffing振子检测方法。该方法通过设置合理的频率灵敏度参数自动地调整系统内置策动力频率值,利用频率切片小波变换提升系统抗噪性能,结合Poincare映射特征函数的系统相态定量判决方法,变频搜索待测信号中的线谱分量。在实测数据的分析处理中,对不同观测时间内的数据进行检测,实现了线谱成分的检测跟踪与频率估计,并根据时间轨迹上的频率识别信息确定存在的稳定线谱成分。数据处理结果表明,该方法能够实现低信噪比下参数未知线谱的检测与频率估计。  相似文献   
17.
为研究剪切流作用下立管的涡激振动问题,文章建立了三维立管的涡激动力响应方程,顺流方向的力通过Morison方程求解;横向涡激力采用改进的尾流阵子模型求解,考虑了附加质量的变化;轴向力的计算考虑平台升沉运动的影响。采用有限单元法离散控制方程,离散后的方程采用Newmark-β法在时域求解。在此基础上,研究了剪切流作用下立管的多模态涡激振动响应,讨论了剪切参数对立管涡激动力响应的影响,并比较了均匀流和剪切流条件下立管不同的响应特征。结果表明,剪切参数对立管的涡激响应动力响应有很大的影响,剪切流条件下立管呈现的多模态响应极为复杂,与均匀来流条件下的振幅和频率响应特点明显不同。  相似文献   
18.
本文详细地分析了某分析接收机晶振的具体单元电路,给出了具体的电路图、方框图,主要组成和关键部分分析,具有较强的实用性。  相似文献   
19.
为准确预测桥梁涡激振动特征,基于结构尾流振子耦合模型涡激振动预测方法,分析其动力方程及近似解,针对目前结构—尾流振子耦合模型中较难确定的模型参数(质量参数M、流场“stall”效应参数y、结构对尾流作用的耦合项参数A和范德珀尔参数ε),提出了基于涡激振动风速~振幅曲线的模型参数识别方法.开展某主梁节段模型风洞试验,依据...  相似文献   
20.
针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号难以判别的问题,利用混沌系统的参数敏感特性,提出一种差分Poincaré映射判别方法,实现强噪声干扰下输出间歇混沌信号的判别.该方法选取周期激励幅值具有微小差异的两个混沌振子的Poincaré映射进行差值运算,利用周期状态下输出信号收敛,而混沌状态下输出信号分离的特点,降低了噪声对周期区域的影响,使可检测输入信号的信噪比达到了-87dB.实验表明,在时域或Poincaré映射已经无法进行分辨的情况下,该方法仍然实现了检测系统输出间歇混沌信号的有效判别.  相似文献   
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