在强噪声环境下利用随机共振(SR)的反常效应进行微弱信号检测在近些年吸引了更多学者。在工程实践中,人们往往无法获取待测有用信号、背景噪声的相关信息,那么,是否可以针对各类待测信号的信息,而自动调节系统参数,实现自适应SR检测显得至关重要。传统的SR理论只能处理低频信号,针对工程中高频待测信号,采用参数补偿的方法实现双稳SR检测。将SR理论的研究移植到具有高速数字处理能力的DSP上,构建基于DSP的双稳SR系统,进一步缩小了SR理论广泛应用于实际工程中的距离。本文首先针对高频微弱信号,研究分析了参数补偿SR,以信噪比增益SNRI作为衡量指标,探究了补偿参数G对SR的影响,并针对频率处于不同频段的待测信号给出了固定的G;搭建了基于Multisim的参数补偿SR电路图,通过调节G得到不同的仿真效果;结合参数补偿SR分别对单个、多个高频微弱信号激励的自适应SR进行仿真实验,结果表明自适应SR系统采用基于知识的粒子群算法作为自适应算法,以SNRI作为适应度函数,并结合参数补偿SR,就可有效的实现单个、同一频段上多个高频微弱信号的检测。其次,将具有高速数字处理性能的DSP和自适应SR算法相结合构建基于DSP的自适应SR系统,该系统具有运算速度快、经济成本低和便携性好等优点。对基于DSP的自适应SR系统分别从硬件设计部分和软件设计部分进行了详细描述,其中硬件设计部分以TMS320C6713为核心,主要包括A/D转换部分、存储部分、通信部分和显示部分,软件设计部分首先给出了基于DSP的自适应SR系统总体软件设计流程,然后详细描述通讯部分,主要包括上位机组态画面设计、上位机通讯协议选择和下位机通讯协议编写三大部分。最后利用基于DSP的自适应SR系统分别进行了单个、同一频段上多个高频微弱信号激励的SR检测实验,实验表明,基于DSP的自适应SR系统可有效的实现单个、同一频段上多个高频微弱信号的检测。本文所得的结论拓宽了SR理论的应用范围。