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参激随机共振及纠错码技术的应用

提高信息传输的可靠性和有效性是通信研究追求的目标,而纠错码是提高信息传输可靠性的一种重要的手段.香农在他的论文“通信的数学理论”[1]中,首次阐明了在有扰信道中实现可靠通信的方法,提出了著名的有扰信道编码定理,奠定了纠错码的基石.其间,汉明为纠错码的研究做出了巨大的贡献[2-3].纠错码一般也被称为信道编码[4].经过40年的发展,纠错码已可有效地降低各类数字通信系统以及计算机存贮和运算系统中的误码率,提高了通信质量.但是编码的效果是要决定于码组内的误码数和纠错能力,尤其是当前者超过后者时,纠错码不但不能有效地纠正错误反而会增加错误.这就是本文将纠错码与参激随机共振相结合的原因.Xu等人[5]在研究多频模拟信号处理时提出了参数调节随机共振理论,并且研究了该系统在二进制基带脉冲幅值调制(PAM)信号传输中的应用.结果表明,参数调节随机共振系统是可以有效地传输二进制PAM信号的,这就为纠错码技术的应用提供了一个可靠的平台.在本文中,...  (本文共4页) 阅读全文>>

《中国电机工程学报》2006年08期
中国电机工程学报

基于调制随机共振的转子故障早期检测

0引言从高速运转的设备中提取的信号一般带有很强的背景噪声,它们往往成为旋转机械设备故障监测诊断的巨大障碍。例如,当转子发生故障时,其振动信号中除了故障信号外,还混有能量较大的与转速有关的背景信号和噪声,特别是在故障发生的早期,这些故障信号很微弱往往被噪声所淹没,利用传统的时域或频域方法很难从混有背景信号和噪声的转子振动信号中提取故障信息[1-9]。如果在转子故障发生的初期,能及时发现转子故障的早期征兆,以便采取相应措施,将故障消灭在萌芽状态,就可避免意外停机及恶性事故的发生,这对于安全生产具有重要的意义。随机共振是Benzi和Nicolis等人[10]在研究古气象冰川问题时提出来的,是双稳系统在周期信号和噪声作用下表现出来的非线性现象。近年来,随机共振在信号处理方面的应用成为研究的热点[11-14],特别是在微弱信号检测方面,更有其独特的优势。随机共振已有的绝热近似和线性响应理论仅适用于小参数信号(小幅值、小频率、小噪声),而工...  (本文共4页) 阅读全文>>

《科技展望》2016年32期
科技展望

智能算法在自适应随机共振中的应用

1前言随着现代工业技术的迅猛发展,现代工业设备越来越具有大型化、自动化、集成化和智能化的特点。正因为这些特点的存在,一旦关键设备发生故障,就可能导致整个系统不能正常运转,从而造成巨大的经济损失,甚至发生灾难性的人身安全事故。因此,对故障的早期诊断是保证设备安全稳定运行的重要手段。通过采集含有大量设备状态信息的震动信号进行状态检测是故障诊断的有效方法。然而设备运行中的其他噪声会干扰有用信号的分析和处理,特别是当有用信号和干扰噪声的频带重叠时,用传统的抑制噪声的方法会导致有用信号也跟着衰减。随机共振微弱信号检测技术能够利用非线性系统与有用信号和噪声的协作作用,起到抑制噪声、放大微弱有用信号的作用,从而对于有重叠噪声频带的微弱信号提取具有更好的效果。2随机共振随机共振(Stochastic Resonance,SR)概念最初是由Benzi等[1]提出并用于解释第四纪冰川问题。此后随机共振被用来用于描述一种现象——在非线性...  (本文共2页) 阅读全文>>

《复杂系统与复杂性科学》2015年01期
复杂系统与复杂性科学

震荡随机共振的信噪比增益研究与电路仿真

0引言随机共振是由意大利学者Benzi等在1981年发现的一种非线性现象[1],解释了地球每隔十万年的冰期与暖期交替的周期性。随机共振理论提出了一种新的观念:噪声不是完全有害的,而是在一定条件下,能够增强弱信号的传输,提高系统对于输入信号的反应能力,如输出信号的信噪比。1983年,Fauve和Heslot[2]在施密特触发器电路中证实了随机共振现象,实验结果表明在加性噪声强度到达某个合适的值时,输出信噪比会达到一个峰值。1988年,McNamara等[3]在环形激光器中同样发现了随机共振现象,并给出了随机共振的绝热近似理论。随后,随机共振理论与应用的研究渐渐成为30年来非线性科学领域的研究热点之一,在电子电路系统[4-5]、神经生物学[6]、图像语音处理[7]、神经元网络[8]、化学反应过程[9]、地震学研究[10]等诸多领域中取得了众多理论与实践成果。在电路系统和信号处理领域,随机共振现象的相关研究已取得丰硕成果。1995年C...  (本文共6页) 阅读全文>>

《仪表技术与传感器》2014年08期
仪表技术与传感器

基于调制随机共振的微弱信号频率检测方法

0引言从工业现场采集到的信号被强噪声淹没,信号相对于噪声显得极其微弱,信噪比很低[1]。传统的信号处理方法主要是通过滤波等方法去除和抑制噪声,进而实现对微弱信号的检测,但是在去噪的过程中,信号本身受到了损失。通过随机共振的概念可知,随机共振是利用噪声而非抑制噪声。随机共振的绝热近似理论与线性响应理论对研究对象有着很强的限制条件,只有在低频、小信号时利用随机共振检测才有很明显的优势[2]。实际检测的微弱信号频率不可能远远小于1 Hz,一般在几十甚至数百Hz,因此在较高频率下实现微弱信号检测成为随机共振研究的一个关键。1双稳态系统的随机共振随机共振模型一般包括3个基本要素:微弱的输入信号、噪声、用于信号处理的非线性系统。双稳态系统的随机共振模型如图1所示。图1双稳随机共振模型随机共振的双稳态系统由Langevin方程描述:dxdt=ax-bx3+Acos(2πf0t)+n(t)(1)f(x)=ax-bx3式中:a0,b0;Acos(...  (本文共3页) 阅读全文>>

《噪声与振动控制》2013年01期
噪声与振动控制

双频信号作用下的单稳随机共振数值研究

工程实际中经常存在着信号被强背景噪声淹没的情况,在早期研究中噪声常被认为是一种消极的干扰,但在随机共振研究中发现噪声并不总是对系统产生破坏作用,在某些特定的非线性条件下,噪声对于系统行为的演化具有建设性的意义。自Benzi用一个双稳态模型揭示了随机共振现象[1],长期以来随机共振研究主要集中在双稳或多稳系统中,1993年,Stocks等在研究欠阻尼的Duffing震荡方程时,首次在欠阻尼单稳双稳态系统中发现了称之为阱内随机共振(Intrawell SR)的现象[5],他认为Stocks揭示系统随机共振现象[2],随后有关单稳系统的研究不断取得进展,Vilar、Grigorenko等在不同单稳态系统中也证实了单稳随机共振现象[3,4]。随后Alfonsi又在增加加性Lorentz色噪声强度的现象与阱内随机共振机理是相同的。而(vibration reso-nance,VR)[6]是在以双稳系统模型为研究对象时提出的,林敏等提出用振...  (本文共6页) 阅读全文>>