利用随机共振系统获取高信噪比

利用随机共振所得到的信噪比与最佳线性滤波器的信噪比进行比较,在绝热近似下前者低于后者,考虑对绝热近似的修正项,前者可以在某些输入噪声强度区间内超过后者.     

随机共振的数值模拟

给出了变步长Runge-Kutta 算法,作为非线性随机微分方程的求解方法.利用此微分方程所描述的系统所表现出来的随机共振特性,检测强噪声背景下的弱信号.并应用Simulink软件强大的功能以一种很直观的方式完成了计算机仿真.将此方法应用于强噪声背景下的微弱周期信号检测,可以更方便直观地改变系统和信号参数,为微弱故障特征信号的提取提供了一种实用仿真系统.     

幅度和频率调制中的阵列随机共振

研究调幅和调频过程中的随机共振.信号被强干扰源扰动,有可能淹没在强背景噪声中.这时一般的随机共振方法失效,这里提出阵列方法来增强信号的检测,给出的系统由包含非线性元素的阵列构成.通过给阵列中每个元素增加独立的外噪声,这一阵列可提高信噪比.     

有阻尼项的随机共振研究

用电子线路模拟的方法对Ｄｕｆｆｉｎｇ系统进行随机共振实验研究，发现在一定条件下可通过改变阻尼系数获得较高输出信噪比ＲＳＮ，理论上得出大阻尼条件下系统的输出信噪比，并将理论与实验结果进行了比较。     

关联噪声驱动下单模激光系统的随机共振现象

研究了具有实虚部关联的量子噪声和泵噪声驱动的单模激光系统受信号调制后的输出信噪比,发现输出信噪比随量子噪声实虚部间关联系数的变化曲线有极大值,即存在随机共振现象,且信噪比极大值处对应的量子噪声实虚部间关联系数λq=0,分析了量子噪声强度、泵噪声强度、输入信号振幅、净增益对随机共振的影响．     

数字水印中的随机共振现象

首先介绍了一个可以用于检测通信系统中基带二进制脉）中幅度调制（PAM）信号的非周期随机共振信号处理器，在此基础上实现了一个基于该信号处理器的DCT域数字图像水印算法，在该算法中，水印和选取的图像DCT交流系数分别看作随机共振信号处理器的输入信号和噪声，他们与双稳非线性系统共同组成一个随机共振系统，进行了仿真实验，结果表明系统不仅在未受到攻击的情况下会出现随机共振现象，而且在受到攻击的情况下也会出现随机共振现象，甚至出现在受到攻击情况下的误比特率比没有受到攻击情况下的误比特率低的现象，这在传统的数字水印系统中是很难解释的，但这是基于非线性的随机共振信号处理本身所具有的属性。     

神经元中的随机共振及含燥周期方波脉冲信号的最优检测

理论研究表明，神经元用于含噪周期方波脉冲信号传输时存在随机共振现象，信号的占空比和神经元的阈值对随机共振的影响有一定的规律．同时，可获得大于1的信噪比增益，这是线性系统不能实现的，因而可将神经元的应用推广到非线性信号处理领域．在此基础上，对应用神经元实现含噪周期方波脉冲信号检测的最优条件和最优特性进行了分析．最后，通过仿其实验验证了理论分析的正确性．     

随机共振问题的PLA方法

在信号幅值∈＜＜１的条件下，提出概率线性近似方法（ＰＬＡＭ），对周期力调制下的ＦｏｋｋｅｒＰｌａｎｃｋ方程进行了研究，获得了系统的概率密度Ｐ（ｘ，ｔ）在∈＜＜１条件下的一般表示，以此研究了随机共振问题，所得结果与实验符合得很好，并首次讨论了系统、信号和噪声间的关系。     

非对称双稳系统中乘性和加性噪声的随机共振

研究了具有相关乘性和加性噪声的非对称双稳系统中的随机共振现象.基于二态理论和绝热消去理论,得到了系统输出信噪比的解析表达式.发现信噪比是乘性噪声和加性噪声的强度、乘性和加性噪声强度的比值,以及乘性和加性噪声的关联强度和相关时间的非单调函数.另外,输出信噪比随系统的非对称性参数的变化而非单调变化.     

随机共振技术检测弱信号的两种方法的比较研究

详细介绍利用随机共振技术检测微弱周期信号的原理,采用增加噪声强度及调节系统参数2种方法提取周期弱信号,相应的给出了数值模拟仿真实验,由此得出2种方法具有协调统一性．     

基于非线性系统随机共振的多频弱信号检测

针对实际探测的弱信号常常是多个频率弱信号共存的的情形,进行了利用随机共振检测多频周期性弱信号的研究,以便把利用随机共振的弱信号检测应用于信息处理中微弱信息识别与提取。数值计算结果表明,在适当调节系统参数的情况下,强同频噪声下的多频周期性弱信号经过非线性双稳态系统后,相差不超过一个数量级的几个低于0.5Hz的不同频率的弱信号都可以同时发生随机共振而被检测出来,其信噪比改善十分明显,可以提高30dB以上。该方法在信息识别与信息处理方面具有潜在的应用价值。     

双值噪声与方波作用下半导体层杂质扩散诱导的随机共振

研究了由双值噪声和方波作用下半导体层杂质扩散诱导的随机共振现象.基于绝热近似条件,利用两态理论,得到了系统输出信噪比(SNR)的表达式.发现环境温度对SNR影响是非单调的.分析表明,SNR是杂质位置的标准差和系统偏置的非单调函数:通过选择标准差和偏置可以调节系统输出SNR,当温度较低时,较大的偏置可以提高SNR.同时,在较高的温度时,SNR随方波信号的幅度及热池与冷池温度间的比例增大而增大,而随势能量及双值噪声强度的增大而减小.本文实验结果表明,对于半导体的设计以及半导体层杂质扩散过程的研究有一定的理论意义.     

调幅波调制噪声的单模激光随机共振

将噪声和调幅波以相乘的形式引入到单模激光系统,用调幅波调制色抽运噪声,采用线性化近似方法计算了由色抽运噪声和色量子噪声驱动下的光强相关函数,通过对相关函数的傅里叶变换,得到光强的功率谱及信噪比.结果表明:信噪比随着抽运噪声自关联时间τ1和载波信号频率ω的变化均出现了广义随机共振;当抽运噪声自关联时间τ1大于某一值时,信噪比R是正值,R随τ1的增大出现一个极大值,即出现随机共振现象;信号和噪声引入形式不同,随机共振的形式也不同.     

信号调制噪声的单模激光随机共振

将噪声和信号以相乘的形式引人单模激光系统,采用线性化近似方法计算了具有色关联的色泵噪声和色量子噪声驱动下光强的相关函数,通过对相关函数的傅里叶变换,得到光强的功率谱及信噪比．研究结果表明,不仅信噪比随着泵噪声自关联时间r1的变化可以出现随机共振现象,研究输出总信号功率随着泵噪声自关联时间τ1的变化时也发现了共振现象．并详细讨论了输入信号频率Ω及激光系统本身性质的参量γ对随机共振的影响．     

神经元中的随机共振及含噪周期方波脉冲信号的最优检测

理论研究表明 ,神经元用于含噪周期方波脉冲信号传输时存在随机共振现象 ,信号的占空比和神经元的阈值对随机共振的影响有一定的规律 .同时 ,可获得大于 1的信噪比增益 ,这是线性系统不能实现的 ,因而可将神经元的应用推广到非线性信号处理领域 .在此基础上 ,对应用神经元实现含噪周期方波脉冲信号检测的最优条件和最优特性进行了分析 .最后 ,通过仿真实验验证了理论分析的正确性