信息科学的一项重要任务是获取客观世界的真实信息,然而对于任何一个系统,必然存在噪声。当所测量的信号比较微弱,且淹没在强噪声背景中时,要提取真实信号是困难的。如何把淹没于噪声中的有用信号提取出来的问题引起了人们广泛的关注。在工程实践中,从强噪声背景中提取弱信号也具有越来越广泛的应用价值。例如,某些特征频率信号的检测在故障诊断及安全生产、避免事故的发生方面发挥了重要作用。弱信号检测技术基于电子学、信息论、物理学和统计学等理论,分析噪声产生的原理和规律,研究被测信号和噪声的统计特征与相关性,运用一系列信号处理手段抑制噪声,提取出被强噪声背景淹没的弱信号。作者通过研读、比较国内外已有的检测技术,利用计算机发展带来的新技术手段在弱信号检测中的应用,系统地研究弱信号检测理论及提取方法,并着重研究非线性动力学原理在弱信号提取方面的应用,主要是随机共振原理。本文在研究随机共振理论的基础上,通过数值分析和大量的仿真实验,验证了该理论,并针对工程实践中的信号——多频周期信号和色噪声展开进一步探索和研究。本文还介绍了基于随机共振的自适应弱信号提取算法的详细设计思路和流程,算法主要通过自适应调节参数使系统达到随机共振状态,从而提取出多频周期信号。最后,结合工程中的实际需要,采用MATLAB与C/C++语言混合编程的方法,利用COM组件技术、MATCOM软件,开发出方便、实用的弱声信号检测系统。该系统可以在没有安装MATLAB的环境下运行,从而成为一个独立的系统。填补了以往的研究只能运行在MATLAB环境下的空白,将随机共振理论真正地应用于实际的工程实践中。并采用声音文件进行系统验证,取得了较好的实验结果。