[发明专利]基于小波和参数补偿的多稳态随机共振微弱信号检测方法

说明书

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，具体涉及强噪声背景下多频微弱信号的提取技术，尤其涉及一种基于小波变换和参数补偿带通多稳随机共振的多频微弱信号检测方法。 

技术背景

微弱信号即淹没在强噪声背景下的低能量信号，在机械故障诊断、通信、地震勘探、石油探井、生物医学等很多领域都需要通过检测微弱信号来提取有用信号，因此微弱信号的检测一直是人们研究的热点。 

自从1981年R.Benzi等人提出随机共振(Stochastic Resonance,SR)的概念以来，SR技术已经被广泛应用于微弱信号检测中。相比传统微弱信号检测技术和现代信号处理技术，SR技术有着独特的优势，能提取极低信噪比条件下的微弱的特征信号。 

随机共振受绝热近似条件的限制，只能检测小参数的微弱信号，对于大参数信号需要结合其他技术进行检测，目前很多研究都是针对单频信号的检测，在实际环境中，待测信号往往包含多种频率成分，频率差距可能很大，尤其在强噪声背景下，有用信号的提取变得十分困难。 

下面对参数补偿原理作一说明。 

参数补偿原理是：信号通过多稳随机共振系统后幅值降低为原来的1/2πf_i，在Langevin方程中加入一个放大环节，也就是在等式右边乘以一个常数来抵消这种幅值减小的趋势； 

dx/dt＝K[-dU(x)/dx+s(t)+η(t)] 

实际在处理极低信噪比的微弱信号时，双稳随机共振的效果往往达不到我们的预期目标，很容易造成诊断结果不精确，甚至发生错误诊断情况。 

鉴于上述缺陷，有必要提供一种基于带通多稳随机共振系统以及基于小波变换和参数补偿的微弱信号检测方法来解决上述问题。 

发明内容

本发明的目的是克服现有技术方法的不足，提供一种基于小波和参数补偿的多稳态随机共振微弱信号检测方法。经过小波变换处理可以提高输出信号的能量，参数补偿可以实现中高频信号的检测，并且在噪声能量向信号能量转换的问题上，多稳随机共振系统比双稳随机共振系统能力强，可以提高微弱信号处理效果。 

为了解决上述存在的技术问题实现发明目的，本发明是按如下方式实现的： 

一种基于小波和参数补偿的多稳态随机共振微弱信号检测方法，其内容包括以下步骤： 

(1)初始化参数：所述参数具体包括，参数补偿因子K，多稳随机共振的固有参数b； 

(2)确定多稳随机共振中系统参数a，c：多稳随机共振系统通过Langevin方程dx/dt＝-dU(x)/dx+s(t)+η(t)进行描述，其中s(t)为微弱信号，η(t)是均值为0，方差为1，强度为D的白噪声，参数a，c与参数b无关； 

(3)把含噪信号进行参数因子为K的参数补偿，得到信号P(t)； 

(4)把多稳随机共振的固有参数进行参数补偿，分别变为a′，b′，c′； 

(5)将处理后的信号进行多尺度小波离散变换，可以得到多个不同尺度频率的信号，调节各尺度信号的幅值大小，并重构信号； 

(6)将重构信号分别输入到多稳随机共振系统中，使得待测信号频率得到增强，对输出信号分别进行带通滤波处理并合成，得到加强后的输出信号x(t)； 

(7)将信号x(t)做包络解调，得到Z(f)，f为频率值，Z(f)为在频率f处的包络谱幅值。 

进一步，所述步骤(1)中的参数补偿因子K＝1，系统固有参数b＝5。 

进一步，所述步骤(2)中的a,c满足c>0,且a＝20+5c(0<c<1)，a＝27.5-2.5c(1<c<3)。 

进一步，所述步骤(3)中的参数补偿因子K≥max{2πf_i}，其中f_i为输入信号的频率，P(t)＝K×[s(t)+η(t)]。 

进一步，所述步骤(4)中的多稳随机共振固有参数满足a′＝a/K，c′＝K×c。 

进一步，所述步骤(5)中所述的多尺度小波离散变换，分解尺度设定为J＝6。 

由于采用上述技术方案，本发明与现有技术相比具有这样的有益效果：