基于自适应变尺度频移带通随机共振降噪的EMD多频微弱信号检测

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    噪声背景下的微弱信号检测技术在通信、机械故障诊断、生物医学、物理量测量等领域应用广泛，一直是信号检测与处理领域的研究热点。一般采取两种方法检测噪声背景下的微弱信号。一种是从消除噪声的角度出发来检测含噪微弱信号，如基于小波、主分量分析[1]、经验模态分解(Empirical modedecomposition, EMD)[2]等降噪方法。其中，EMD 是HUANG 等[2]提出的一种新型信号处理方法。在处[3-4]。虽然在微弱信号特征提取中表现了良好的特性，但是对于强噪声背景下的微弱信号特征提取，随着分解层数的增加，边界误差逐渐积累，且虚假模式分量的个数也增加，降噪的同时也削弱了有用特征信号，影响了微弱信号检测效果。

    另一种检测方法不是消除噪声而是利用噪声以提高信噪比来检测微弱信号，主要方法是利用随机共振(Stochastic resonance，SR)理论。随机共振是BENZI 等[5]于 1981 年提出的概念。目前 SR 已被广泛地应用于微弱信号的检测中。由于 SR 在强噪声背景下的弱信号检测方面具有一定的优越性，使得随机共振技术成为信号处理领域的研究热点[6-7]。目前已经有很多学者研究了噪声背景下的微弱信号探测技术。文献[8-9]通过二次采样频率变换，实现了大参数信号的随机共振。文献[10]利用信号调制原理实现了较高频率微弱信号的检测，并设计了混频随机共振电路系统验证了检测的可行性。这些研究为应用随机共振技术处理大参数信号提供了方法。在实际环境中更多待检测的信号存在着多种频率成分，尤其是在强噪声影响下，有用信号提取十分困难，对此类信号进行检测具有重要的实际意义。

    针对含噪声的多频微弱信号检测问题，文献[11]将相差不超过一个数量级的几个低于0.5 Hz的不同频率弱信号同时随机共振检测出来，但是不能实现频率相差较大的信号检测。文献[10]采用调制技术改变高频信号的频率成分，可以处理频率相差任意大小的多频信号。文献[12]提出了移频变尺度的方法，减小了采样频率和采样点之间的矛盾，并将其应用于多频信号的检测。

    结合 EMD 和随机共振方法的各自优势，本文提出一种基于自适应变尺度移频带通随机共振降噪 EMD 分解多频微弱信号检测方法。首先对含噪信号进行自适应变尺度频移带通随机共振处理，对信号不同频段进行频率变尺度压缩处理，使每个频段满足随机共振条件，经过随机共振系统使得多个不同尺度的微弱信号频率成分分别得到增强，通过带通滤波处理，只保留增强段的信号成分。然后对得到的分段加强信号进行合成。其次对处理后的信号进行 EMD 分解，提取不同微弱信号特征。通过仿真分析和滚动轴承故障诊断实例表明，该方法能够增强信号幅值，减少虚假分量，提高 EMD 算法的精度，有效检测出被噪声淹没的多频微弱信号。