基于Duffing振荡器的粒子群优化算法用于微弱信号的相位相关和独立频率识别。
在基于Duffing振荡器检测弱信号时,通常假定频率是已知的,但情况并非总是如此。 本文研究了基于Duffing振荡器检测待测微弱信号的频率的问题。 为此,利用了Duffing振荡器输出的方差,该方差具有周期性信号频率的多极值极大值(MESM)分布。 讨论了信号相位对MESM分布的影响。 当知道信号的相位时,可以将信号的频率直接识别为具有最大方差的频率,从而导致可以通过粒子群优化(PSO)算法解决的非线性优化问题。 当相位未知时,将将pi / 2相移方法与PSO算法集成在一起使用。 结果表明,该方法可以准确,有效地识别出频率,并通过Matlab仿真结果验证了其有效性。
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