基于随机共振的低信噪比信号滤波算法及其matlab仿真

最新推荐文章于 2025-06-02 12:03:02 发布
最新推荐文章于 2025-06-02 12:03:02 发布
阅读量373 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab 算法 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CyberJolt/article/details/132156030
Matlab 专栏收录该内容
191 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于随机共振的低SNR信号滤波算法的matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
04-14 327
在信号处理领域，低信噪比（SNR）的信号滤波一直是一个具有挑战性的问题。传统的数字滤波算法在低SNR情况下往往难以有效地过滤噪声，而导致信号失真或丢失。近年来，基于随机共振（SR）的信号滤波算法逐渐受到关注，因其能够在低SNR情况下实现有效滤波。本文将介绍基于随机共振的低SNR信号滤波算法的理论基础、实现步骤和应用示例。1.随机共振基础随机共振是一种通过在非线性系统中引入噪声，使系统在特定频率范围内表现出共振现象的方法。
基于随机共振的低信噪比信号滤波算法的MATLAB仿真
2301_79326254的博客
09-13 147
通过运行上述代码，您可以在MATLAB中进行基于随机共振的低信噪比信这里提供的是一个简单的示例代码，演示了基于随机共振的低信噪比信号滤波算法的原理。首先，让我们来了解一下基于随机共振的低信噪比信号滤波算法的原理。该算法利用信号和噪声之间的非线性相互作用，通过引入随机共振来增强信号的强度，以便更好地区分信号与噪声。信号提取：应用某种信号提取算法，例如滤波器或相关性分析等，从共振增强后的信号中提取目标信号。添加噪声：在生成的随机信号中添加一定水平的噪声，以模拟低信噪比环境。
matlab随机共振程序
04-08
双稳态随机共振的仿真程序，可以画出时域和频域图。
【信号检测】基于随机共振弱信号检测附Matlab代码
qq_59747472的博客
01-09 1308
利用随机共振增强弱信号检测的灵敏度随机共振是一种非线性现象，当弱信号叠加在适当强度的随机噪声上时，信号的强度会得到增强。这种现象可以用来提高弱信号的检测灵敏度。在随机共振弱信号检测中，随机噪声可以是白噪声、粉红噪声或其他类型的噪声。通过调节噪声的强度和带宽，可以优化随机共振的增强效果。基于随机共振的弱信号检测方法基于随机共振的弱信号检测方法有很多种，包括：阈值检测法：这种方法将信号与一个阈值进行比较，如果信号的强度超过阈值，则认为信号存在。
双稳随机共振深入理解与MATLAB实现
最新发布
weixin_42360733的博客
06-02 625
双稳随机共振（Stochastic Resonance in Bistable Systems）是一种非线性物理现象，它描述了噪声在一定条件下能够增强系统对外界周期性弱信号的响应能力。具体来说，当一个双稳系统（具有两个稳定的稳态）受到周期性信号和随机噪声共同作用时，其输出信号的信噪比会因噪声强度的适当调节而达到一个峰值。这一现象出人意料地揭示了噪声在某些非线性系统中可能起到积极作用。随机共振是一种非线性物理现象，它描述了在特定条件下，系统对输入信号的响应会随着噪声强度的增加先增加后减少的特性。
随机共振用于弱信号检测的matlab程序
04-28
随机共振描述了过阻尼布朗粒子受周期性信号和随机噪声的共同作用下,在非线性双稳态系统中所发生的跃迁现象. 随机共振可用于弱信号的检测，编写的matlab程序，a_b_f是主程序
matlab编写的随机共振程序
03-24
随机共振的基本含义是指一个非线性双稳或多稳系统，当在小周期信号驱动下不足使系统的输出在两个稳态之间跳跃， 只能在一个稳态上。而在弱噪声和小周期调制信号共同作用下，随着输入噪声强度的增加，系统输出功率谱中调制信 号的频率处出现一个峰值．当噪声强度达到某一适当值时，系统在两定态之间进行跃迁，输出信号的峰值达到最大——“共振”。 以后随着噪声强度的增强，输出信号的峰值逐渐减小。matlab编写的随机共振程序，供参考。
随机共振程序
03-28
matlab编写的随机共振程序matlab编写的随机共振程序matlab编写的随机共振程序matlab编写的随机共振程序
含仿真录像，基于随机共振法的低信噪比信号去噪matlab仿真
11-23
3.内容：基于随机共振法的低信噪比信号去噪matlab仿真 4.运行注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。 5.适用人群：本硕博等科研学习参考使用。
【随机共振】基于随机共振的高频弱信号检测的MATLAB仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-05 7131
1.软件版本 matlab2021a 2.本算法理论知识 1、理想条件下的仿真。比如就是高斯白噪声的时候，在通信频段上的随机共振特性。 2、考虑如果不是高斯白噪声的时候，会出现什么情况。比如噪声的特性有一些随机性或者是考虑把信号经过瑞丽信道等来模拟。或者色噪声之类的。 3、进一步通过后，则考虑如果有多径时候的情况，这个时候可以考虑用自己设定的多经结构（结构参数可以参考五缘湾的实验（信道响应为文件channel-H））。 4、在上述都通过后，则选用链接的模型（http://oalib.hlsres
随机共振仿真代码,随机振动仿真,matlab
09-10
基于仿真噪声信号的随机共振分析，结果准确可靠
使用 MATLAB 的 Duffing 振荡器中的随机共振：计算并绘制双阱 Duffing 振荡器的 SNR 与噪声强度的关系图。-matlab开发
05-30
对带有噪声的驱动阻尼达芬振荡器进行数值求解。 它计算不同噪声强度的平均信号和噪声幅度谱。 绘制四个选定噪声强度的信噪比与噪声强度和时间序列、相空间、井位分布和幅度谱图。 不是对随机噪声进行建模以使微分方程是随机的，而是将噪声作为有限傅立叶级数进行分析处理，其中频率和相位是随机的，并且噪声类型取决于频率相关的幅度函数。 这在数值上不是最有效的方法，但允许人们计算分析结果。 可以轻松修改任何二阶微分方程。
随机共振标准程序1,随机共振理论,matlab
09-10
随机共振的小程序，包含龙格库塔算法，非自适应，基本程序
daima.rar_MATLAB随机共振_site:www.pudn.com_变尺度随机_随机共振_随机共振matlab
07-15
变尺度随机共振代码，几年前用过的，喜欢的可以试试。
rs.rar_resonance simulation_共振_双稳态_双稳态共振_随机共振 matlab
07-14
双稳态随机共振的一个仿真，随机共振的弱信号检测，运用朗格万方程进行MATLAB的仿真。
随机共振系统加入白噪声和混沌信号MATLAB代码
05-05
什么东西看题目就知道，我自己做的，所有分要的有点高！！
【VRP】基于matlab蚁群算法求解多中心的车辆路径规划问题【含Matlab源码 111期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-13 3966
蚁群算法求解多中心的车辆路径规划问题 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【信号检测】基于matlab双稳态随机共振的参数寻优算法【含Matlab源码 1700期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-06 1482
双稳态随机共振的参数寻优算法 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【随机共振】基于随机共振的高灵敏度GPS信号捕获算法
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-15 1407
算法结构图首先input输入到SR这个语句意思就是每次输入一段数据进行处理，因为这个系统是实时反馈的系统，所以在处理的时候，必须是一段段处理，而不能和原来一样一次性进行处理，所以我们每次处理的数据长度为FLEN。这个是FFT的频率反馈。第一次迭代，由于没有得到FFT，所以设置为0，然后后面的根据反馈结果对新输入的数据进行修正。51~66行，是采用龙哥库塔算法计算SR系统，龙哥库塔算法在具体公式：即 然后开始稀疏处理，大概流程如下所示：根据上述的过程，结合我们的程序，具体如下首先初始化字典，不过这里，其中DC
基于随机共振法的低信噪比周期性信号滤波与提取MATLAB仿真
code_welike的博客
06-29 348
该方法可以有效地去除周期性信号中的噪声和干扰，还原出准确的周期性信号。本文采用随机共振法对低信噪比周期性信号进行滤波和提取，实现了周期性信号的还原。title(‘周期性信号’);xlabel(‘时间/s’);title(‘带噪信号’);xlabel(‘时间/s’);title(‘带噪信号’);title(‘滤波后信号’);title(‘滤波后信号’);title(‘原始信号’);
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值