微弱信号检测技术

混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法，王赛威，吕廷杰，神经网络具有较强的的学习能力、非线性处理能力。本文采取神经网络方法作为我们的检测方法。实际应用中，我们得到的时间序列通常

基于Duffing振子检测频率未知微弱信号的新方法.pdf,针对现有混沌振子难以检测频率未知微弱信号这一难点，提出利用Duffing振子输出值的方差峰值结合遗传算法检测淹没在强噪声背景中频率未知微弱信

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基于Hough变换的为弱目标检测检测方法的研究

摘要:采用0.18 μm CMOS工艺设计了一款单芯片集成极窄微弱脉冲检测系统,该芯片包括输入匹配、放大器、脉冲展宽器、驱动及带隙基准电压电流产生电路。为提高检测系统灵敏度,文章采用了多级放大器级联以

文章认真分析了基于电荷转移法的测量原理和微弱电导测量技术中的双极性脉冲电流激励原理,它能够显著提高过程工业中微弱电容/电导检测技术的稳定性。所以,微弱电容/电导检测技术在过程工业中的应用非常重要。

检测外部物理信号的传感器所输出的电信号通常是很微弱的交流信号。对这些能量过于微弱的信号,既无法直接显示,也很难作进一步分析处理。许多测量仪器的测量电路经常是将这种微弱信号进行放大、整流,然后测量。本文

本文考虑设计一个微弱振动信号自适应采集系统,能够根据被测信号的振幅实时地调节放大器的增益,从而检测出微弱振动信号。

本文存在于所要检测的信号比较微弱而且淹没在强噪声背景下的情况中,提出 了通过双路AD9954 产生的DDS 正弦波来激励乘法器式相敏检波器以实现相关算 法的策略。在前端使用可编程增益放大仪表放大器,再

• 科学性的应用 • 工程是科学和数学的某种应用,通过这一应用,使自然界的 物质和能源的特性能够通过各种结构、机器、产品、系统和 过程,是以最短的时间和精而少的人力做出高效、可靠且对 人类有用的东西。