微弱信号检测（WSD）是近几年来新兴起的一门科学技术，它克服了传统意义上基于线性的信号检测技术输入信噪比门限高的缺点。混沌作为非线性动力系统的典型模型，自引入到微弱信号检测领域以来受到了众多学者的极大关注，由于其对小信号的敏感性和对噪声的免疫性，使得它在信号检测中非常具有潜力。本文正是根据混沌的这种特性，选取了Duffing混沌振子对微弱信号进行了检测和应用。本文首先对混沌的定义和特性进行了介绍，详细介绍了基于Wolf法相空间重构的Lyapunov指数法判断混沌阈值的方法，并通过实验数据证明了其的准确性，本文将Lyapunov指数法与直接观察法即相平面图法、时序图法相结合共同对Duffing系统的阈值进行了判定，以提高检测精度。在以上理论基础的支撑下，本文利用Duffing混沌振子模型实现了在高斯白噪声背景和色噪声背景下的微弱正弦信号的幅值检测，采用间歇混沌现象检测频差小于0.03的微弱信号的频率，并根据信号频率与周期策动力频率相等时系统混沌系统输出方差值最大的方法实现对任意频率微弱信号的频率检测，并着重分析采样频率对此性能的影响。对于有初始相位的正弦信号，本文通过仿真实验发现，系统的输出方差在信号频率与周期策动力频率相等处仍有较大的变化，根据这一特点可以检测信号出具有初始相位的微弱正弦的频率，并成功应用于信号发生器产生的调幅波的频率检测中。最后本文采用Xilinx公司的ISE软件，在System Generator中搭建了Duffing混沌振子的硬件模型，将Duffing振子的混沌特性应用于FPGA实现中。