李 斌,李 莉,江 恒
(陆军工程大学 军械士官学校,湖北 武汉 430075)
微弱光电信号抗干扰能力更强,在许多领域得到了广泛的应用,在微弱光电信号实际应用中,有时信号比较微弱,再加上噪声的干扰,对微弱光电信号检测结果产生不利影响[1-2]。当微弱光电信号发生变化时,使得微弱光电信号相关设备的工作状态改变,这样根据微弱光电信号检测结果可以知道微弱光电信号检测系统工作情况。因此,如何建立高精度的微弱光电信号检测系统具有较高的实际应用价值,一直是人们关注的焦点[3]。
对于微弱光电信号检测问题,许多学者投了大量的时间和精度进行了深入而广泛的研究,取得了一定的研究成果[4]。微弱光电信号检测技术可以划分为2种类型[5]:硬件技术与软件技术。其硬件技术的微弱光电信号检测精度高,如基于单片机的微弱光电信号检测系统,基于FPGA的微弱光电信号检测系统等,但是这种基于硬件技术的微弱光电信号检测系统成本相对较高,因此实际应用范围比较窄[6-8];软件技术的微弱光电信号检测成本较低,因此成为当前微弱光电信号检测的主要研究方向[9-11],如基于回声状态网络的微弱光电信号检测系统等,由于微弱光电信号变化越来越复杂,单一的软件技术缺陷也越来越明显,如微弱光电信号检测的效率低,难以获得高精度的微弱光电信号检测结果[12]。
为了获得理想的微弱光电信号检测结果,本文提出了基于嵌入式技术的微弱光电信号自动检测系统,该系统结合硬件和软件的优势,采用嵌入式技术设计微弱光电信号检测的架构,运用小波分析和神经网络设计微弱光电信号检测模型,仿真实验验证了本文系统的优越性。……