西北民族大学
毕业论文开题报告
双稳态系统周期信号的检测
— 年 月日
姓 名 曾江
学 号 P131814145
学 院 电气工程学院
专业班级 13级自动化3班
指导教师 吕慧
1. 选题的目的、意义及国内外对本课题涉及问题的研究现状
1.1 选题目的：
在现代生活与工作中存在的信号大多数是包括周期性或者非周期性信号在内的混合信号，而非单一的某种信号，人们需要对这些混合信号中的有用信号进行检测与甄别。但是，这些混合信号中的噪声非常大，以至于待测信号被完全淹没于其中而极难识别，例如，人体的脉搏检测，机械故障的异常诊断，模糊图片的复原等等。在实际的生活工作中，这些问题常常会困扰着人们。因此，怎样在有噪声信号的情况下充分利用噪声将其变成为我们所用的“有用”信号，利用它将微弱的输出信号进行增强以便使人们更加有效并且不失真的检测到输出信号，便成了一个十分有价值的课题。
1.2 选题意义：
在过去几十年的时间里，有关学者与专家研究了多种检测信号的方法，例如，取样 积分方法、时域的同步相干检测方法、频域分析方法以及小波分析法等。但是他们都将 噪声视为有害信号，认为其对有用信号造成了干扰，所以其中绝大多数方法是利用线性 系统将有用信号中的噪声减小或滤除，从而使得有用信号相对增大以在噪声背景中显现 出来。然而，近三十年来，随着人们对随机共振（Stochastic Resonance，SR ）现象的发现与深入研究，噪声不仅会对有用信号产生干扰作用，还会在一定条件下对信号的识别产生有益的影响。随机共振被定义为:同时将噪声和信号输入一个非线性系统，当它们之间具有某些关联作用时，假如增大噪声的强度，系统的输出信噪比不但不会降低，反而会明显地提高，进而使开始淹没在噪声中的信号显现出来。这表明通过非线性系统后，噪声能量减弱而弱信号的能量增强，其本质是此非线性系统将一部分噪声的能量转换成了信号能量，从而微弱信号能得以增强以致能够被识别出来。所以，在微弱信号被强噪声淹没的情况下，传统的信号检测方法无法实现此微弱信号的识别，这时可以使噪声、有用信号与非线性系统共同作用发生随机共振而实现检测微弱信号的目的。
1.3 国外研究现状:
人们对于随机共振理论的研究主要包括理论研究与实验研究两个方面。前期的研究主要集中在理论方面，随着理论的完善，1893 年首次用电路的方法产生了随机共振现象 ，此后对其的实验研究陆续展开，而在近几年更是得到了突飞猛进的发展，在生物应用、信息技术领域应用等各个领域都已经有关于该理论的研究在进行，并且其中的一些应用研究已经有了突破性的进展。 二十世纪下，物理学出现了一个新的分支——统
计学。波尔兹曼、麦克斯韦等人引入了概率的概念，改变了被决定性理论统治的物理学。爱因斯坦对布朗粒子运动规律的研究以及郎之万（P.Langevin ）方程的建立[3][4][1][2]敲开了将统计学应用于非平衡系统的动力学行为探究的大门。从此，人们将随机力作为一个独立的研究对象来研究它对整体系统的影响与作用。二十世纪七十年代，开始了对随机力对非线性系统的作用的探索与研究。 随机共振的概念于 1981 年由 Roberto Benzi 、Alfonso Sutera 以及 Angelo Vulpiani 三人在解释第四纪冰川问题中首次提出。同一年，Nicolis 等人研究了基于福克—普朗克的双稳态气候模型，给出了方程在绝热近似条件的解析解，从理论上巩固了 Rober Benzi 等人的结论。1983 年，由 Fauve 和 Heslot 第一次观察到随机共振现象，该现象是在施密特触发器的实验中观测到的，但是并没有受到人们的关注。1988 年，随机共振现象又被美国物理学家 Bruce Mc Namara 等人在光学系统实验中发现，其发现随机共振的大体过程为：调制信号固定不变，用声频信号调节激光模的方向，当噪声强度逐渐地增加至某一值时，观察到了与上述施密特触发器上发生的类似的随机共振现象，从此，随机共振现象才引起了人们极大的兴趣。Sanya Mitaim 等人又于 1998 年对自适应随机共振的含义进行了定义。随后，Gammaitoni 和 Mc Namara等人与国内的胡岗教授分别于 1989 年与于 1990 年建立了绝热近似理论；Jung 和Hanggi 于 1989-1991 年间建立了绝热摄动理论。
1.4国内研究现状：
近些年，也有很多国内学者做了不少用随机共振理论实现微弱信号检测与处理的研究。2003年，冷永刚等人提出利用“二次采样”的方法[10][9][8][7][5][6]将高频周期信号转化为低频周期信号进行处理，用此方法实现了强噪声背景下的40Hz 的微弱高频信号的检测。2007年，赵文礼、田帆等人提出了非线性双稳态随机共振系统的自适应检测方法[11]，该方法可通过软件控制系统实现自动检测。林敏等人于2006年提出了调制随机共振的方法，该方法使随机共振现象不仅仅只在低频段产生，它实现了电机转子中微小故障信号的高频检测
法[13][12]。侯正飞等人于2008年提出了对随机共振系统的计算采用蚁群算法与遗传算[14]，并将其用在了机械故障早期检测上。2009年，王江辉等人提出了新的模型，此模型改变了典型随机共振系统模型不能提取高频信号的不足，实现了基于随机共振的大参数信号的提取，并引入了附加增益的概念。同样针对上述问题，赵文礼、刘进等人于2011年提出了利用混频的方法实现中低频信号检测[15]，即，将已知的扫描信号与待测的中低频信号送入混频器，当两频率值接近时，可产生小频率信号，实现大频率信号向极
说明：
1．本报告必须由承担毕业论文（设计）课程任务的学生在正式开始做论文（设计）前独立撰写完成，交指导教师审阅、学院审查。
2．每篇毕业论文（设计）课题撰写本报告一份，作为指导教师、学院审查学生能否承担该毕业论文（设计）课题任务的依据，并接受学校的抽查。
西北民族大学
毕业论文开题报告
双稳态系统周期信号的检测
— 年 月日
姓 名 曾江
学 号 P131814145
学 院 电气工程学院
专业班级 13级自动化3班
指导教师 吕慧
1. 选题的目的、意义及国内外对本课题涉及问题的研究现状
1.1 选题目的：
在现代生活与工作中存在的信号大多数是包括周期性或者非周期性信号在内的混合信号，而非单一的某种信号，人们需要对这些混合信号中的有用信号进行检测与甄别。但是，这些混合信号中的噪声非常大，以至于待测信号被完全淹没于其中而极难识别，例如，人体的脉搏检测，机械故障的异常诊断，模糊图片的复原等等。在实际的生活工作中，这些问题常常会困扰着人们。因此，怎样在有噪声信号的情况下充分利用噪声将其变成为我们所用的“有用”信号，利用它将微弱的输出信号进行增强以便使人们更加有效并且不失真的检测到输出信号，便成了一个十分有价值的课题。
1.2 选题意义：
在过去几十年的时间里，有关学者与专家研究了多种检测信号的方法，例如，取样 积分方法、时域的同步相干检测方法、频域分析方法以及小波分析法等。但是他们都将 噪声视为有害信号，认为其对有用信号造成了干扰，所以其中绝大多数方法是利用线性 系统将有用信号中的噪声减小或滤除，从而使得有用信号相对增大以在噪声背景中显现 出来。然而，近三十年来，随着人们对随机共振（Stochastic Resonance，SR ）现象的发现与深入研究，噪声不仅会对有用信号产生干扰作用，还会在一定条件下对信号的识别产生有益的影响。随机共振被定义为:同时将噪声和信号输入一个非线性系统，当它们之间具有某些关联作用时，假如增大噪声的强度，系统的输出信噪比不但不会降低，反而会明显地提高，进而使开始淹没在噪声中的信号显现出来。这表明通过非线性系统后，噪声能量减弱而弱信号的能量增强，其本质是此非线性系统将一部分噪声的能量转换成了信号能量，从而微弱信号能得以增强以致能够被识别出来。所以，在微弱信号被强噪声淹没的情况下，传统的信号检测方法无法实现此微弱信号的识别，这时可以使噪声、有用信号与非线性系统共同作用发生随机共振而实现检测微弱信号的目的。
1.3 国外研究现状:
人们对于随机共振理论的研究主要包括理论研究与实验研究两个方面。前期的研究主要集中在理论方面，随着理论的完善，1893 年首次用电路的方法产生了随机共振现象 ，此后对其的实验研究陆续展开，而在近几年更是得到了突飞猛进的发展，在生物应用、信息技术领域应用等各个领域都已经有关于该理论的研究在进行，并且其中的一些应用研究已经有了突破性的进展。 二十世纪下，物理学出现了一个新的分支——统
计学。波尔兹曼、麦克斯韦等人引入了概率的概念，改变了被决定性理论统治的物理学。爱因斯坦对布朗粒子运动规律的研究以及郎之万（P.Langevin ）方程的建立[3][4][1][2]敲开了将统计学应用于非平衡系统的动力学行为探究的大门。从此，人们将随机力作为一个独立的研究对象来研究它对整体系统的影响与作用。二十世纪七十年代，开始了对随机力对非线性系统的作用的探索与研究。 随机共振的概念于 1981 年由 Roberto Benzi 、Alfonso Sutera 以及 Angelo Vulpiani 三人在解释第四纪冰川问题中首次提出。同一年，Nicolis 等人研究了基于福克—普朗克的双稳态气候模型，给出了方程在绝热近似条件的解析解，从理论上巩固了 Rober Benzi 等人的结论。1983 年，由 Fauve 和 Heslot 第一次观察到随机共振现象，该现象是在施密特触发器的实验中观测到的，但是并没有受到人们的关注。1988 年，随机共振现象又被美国物理学家 Bruce Mc Namara 等人在光学系统实验中发现，其发现随机共振的大体过程为：调制信号固定不变，用声频信号调节激光模的方向，当噪声强度逐渐地增加至某一值时，观察到了与上述施密特触发器上发生的类似的随机共振现象，从此，随机共振现象才引起了人们极大的兴趣。Sanya Mitaim 等人又于 1998 年对自适应随机共振的含义进行了定义。随后，Gammaitoni 和 Mc Namara等人与国内的胡岗教授分别于 1989 年与于 1990 年建立了绝热近似理论；Jung 和Hanggi 于 1989-1991 年间建立了绝热摄动理论。
1.4国内研究现状：
近些年，也有很多国内学者做了不少用随机共振理论实现微弱信号检测与处理的研究。2003年，冷永刚等人提出利用“二次采样”的方法[10][9][8][7][5][6]将高频周期信号转化为低频周期信号进行处理，用此方法实现了强噪声背景下的40Hz 的微弱高频信号的检测。2007年，赵文礼、田帆等人提出了非线性双稳态随机共振系统的自适应检测方法[11]，该方法可通过软件控制系统实现自动检测。林敏等人于2006年提出了调制随机共振的方法，该方法使随机共振现象不仅仅只在低频段产生，它实现了电机转子中微小故障信号的高频检测
法[13][12]。侯正飞等人于2008年提出了对随机共振系统的计算采用蚁群算法与遗传算[14]，并将其用在了机械故障早期检测上。2009年，王江辉等人提出了新的模型，此模型改变了典型随机共振系统模型不能提取高频信号的不足，实现了基于随机共振的大参数信号的提取，并引入了附加增益的概念。同样针对上述问题，赵文礼、刘进等人于2011年提出了利用混频的方法实现中低频信号检测[15]，即，将已知的扫描信号与待测的中低频信号送入混频器，当两频率值接近时，可产生小频率信号，实现大频率信号向极
说明：
1．本报告必须由承担毕业论文（设计）课程任务的学生在正式开始做论文（设计）前独立撰写完成，交指导教师审阅、学院审查。
2．每篇毕业论文（设计）课题撰写本报告一份，作为指导教师、学院审查学生能否承担该毕业论文（设计）课题任务的依据，并接受学校的抽查。