[发明专利]一种基于信号分类的随机共振信号恢复方法

说明书

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，特别涉及一种基于信号分类的随机共振信号恢复方法。

背景技术

自1981年Benzi等人研究古气象冰川问题时提出随机共振(SR)概念以来，有关随机共振理论、实验和模型的研究已成为二十多年来非线性科学研究的一个热点。在信号处理领域，随机共振技术可用来提取有效信号的特征频率，因此在微弱信息的检测、放大、传输等方面具有独特的优势。但同时，对于随机共振系统输出性能的定量研究，只有线性响应理论给出了输出均值的表达式，其他主要是选择某些参数作为测度指标。研究发现，经过双稳系统后，有效的周期信号几乎均变为含高频成分的矩形或梯形波，这显然与线性响应理论提出的均值表达式相悖，同时也给非方波信号的后续处理带来了不便。对双稳输出信号的失真分析和波形恢复及其对信号类型的适应能力是工程实际中急需解决的问题。

发明内容

基于上述技术问题，本发明提出了一种基于信号分类的随机共振信号恢复方法，实现强噪声背景下微弱信息的提取，根据时域波形中是否含有脉冲形式，将信号分为类正弦信号和类脉冲信号，对类正弦信号采用级联双稳随机共振系统和参数调节的恢复系统实现信号恢复，对类脉冲信号采用单稳随机共振系统和参数固定的恢复系统实现信号恢复。

为了实现上述目的，本发明的一种基于信号分类的随机共振信号恢复方法，将信号分为类正弦信号和类脉冲信号，对类正弦信号采用级联双稳随机共振系统和参数调节的恢复系统实现信号恢复，对类脉冲信号采用单稳随机共振系统和参数固定的恢复系统实现信号恢复，该方法包括以下步骤

步骤1：计算双稳系统恢复系统函数

h(x)＝-ax+bx³＝dU(x)/dx

其中U(x)为双稳系统的势函数，a，b为双稳系统参数，得到还原粒子轨迹：

h·(t)=h·(x(t))=dh(x)dx·x·(t)=s·(t)]]>

从还原粒子轨迹出发得到的恢复波形失真，定义变量x_R＝max(x(t))和x_L＝min(x(t))，对应在h(x)中定义点R和L，[x_L，x_R]描述了U(x)中粒子的运动范围。定义U(x)的两个稳定点U(x)在正负势阱中的拐点x_I和-x_I，由于当粒子发生跃迁时，必然经过拐点±x_I，

x·=10s·(t)]]>

粒子的瞬时速度趋向于无穷大，表现为波形产生下降沿或上升沿的突变；