基于随机共振的低信噪比信号滤波算法及其matlab仿真
随机共振 (Stochastic Resonance, SR) 是将随机信号加入到非线性系统中,通过调节噪声强度与非线性系统参数,使系统对周期性幅值较小的轻微输入信号进行“增强”响应的一种机制。而在低信噪比情况下对信号进行滤波较难,此时SR算法的应用能够提高信号的检测精度。本文介绍了一种基于SR算法的低SNR信号滤波方法,同时给出了该算法的matlab仿真代码。
首先,我们可以通过建立SR模型来理解SR算法的实现原理。SR模型包含三个部分:输入、非线性装置和输出。其中,输入为一个周期为TTT、幅值为AAA
本文介绍了基于随机共振(SR)算法的低信噪比信号滤波方法,利用SR模型增强低幅度信号响应,并提供MATLAB仿真代码示例。通过建立SR模型,加入噪声并进行非线性转换,然后在频域进行处理,最终在时域得到滤波后的信号,提高信号检测精度。
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