信号检测与提取技术是信号处理和现代信息理论的一个重要组成部分，是信息技术的支柱之一。检测与提取技术和科学研究、工程实践密切相关，其相互影响促进了现代信息理论的发展，同时随着其应用领域的扩展，也出现了许多新的信号检测与提取的理论和方法。本文在前人工作的基础上，针对当前信号检测与提取技术的发展状况，完成了以下工作： 1．对本文所涉及到的理论进行了介绍 介绍了随机共振、混沌检测这两种非线性理论的起源、发展、基本概念、应用范围等，以及高阶统计量、循环统计量理论的发展概况、定义、性质，并对上述理论各自的适用范围做了简述，为本文所涉及到的信号检测与提取方法提供了理论基础。 2．提出了一种基于非线性融合技术的弱信号频率检测与提取方法 研究了弱信号通过随机共振器后所产生的奇倍频现象，发现信号的频率一定存在于奇倍频现象波峰出现处的频率中。本文巧妙地将此结果作为混沌检测子的参考频率，由混沌检测子的频率选择性，根据每个混沌检测子的相变情况，滤除其中的虚假频率。由于信号奇倍频处波峰幅度呈指数衰减，使得可见的波峰个数非常有限，大大减少了所需混沌检测子的数目。对解决现有非线性方法中存在的混沌检测子数目多、参考频率不易设定、仅对单频弱周期信号有效的难题作了尝试。试验证明该方法可成功检测到的弱信号信噪比为-42.0412 dB，且硬件实现简单，是一种有效的弱信号检测方法。 3．提出了一种基于特殊定义的四阶时间平均多矩谱的非线性耦合谐波分析方法 实际情况中，噪声独立性及其统计特性往往难以检验和保证，而乘性噪声、加性噪声均值均为零，且乘性噪声之间、乘性噪声与加性噪声之间均相互独立情况下的谐波三次非线性耦合问题一直没有得到很好地解决。本文利用一种特殊定义的四阶时间平均多矩谱，通过对原始数据取平方的办法，改变了原始信号中噪声的统计特性，通过详细的理论分析，证明了该方法能够有效地检测与提取出一维、二维观测信号中参与耦合的谐波频率，且不需要对噪声的均值、颜色和分布作任何要求，仿真结果证明了该方法的有效性。