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基于随机共振理论的非周期信号提取方法研究  
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【英文题名】 A Study on Aperiodic Signal Extraction Methods Based on the Theory of Stochastic Resonance
【作者】 刘鑫;
【导师】 王林泽;
【学位授予单位】 杭州电子科技大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 杭州电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2011-02-26
【基金】 国家自然科学;
【关键词】 随机共振; 非周期信号检测; 双稳态Langevin模型; 分段线性模型; 二维多稳态非线性模型;
【英文关键词】 Stochastic Resonance; aperiodic signal detection; Bi-Stable Langevin model; piecewise linear model; two-dimensional multistable nonlinear model;
【中文摘要】 随机共振是近年来提出的一种新的非线性弱信号检测方法,它可利用噪声来增强有用信号,达到检测弱信号的目的。本文重点研究基于随机共振理论的强噪声背景下非周期信号检测方法。研究的内容,得到了国家自然科学基金“基于随机共振理论的非线性滤波原理与技术研究”的资助。 论文首先对经典双稳态Langevin模型进行了简要介绍,然后研究了双稳态Langevin模型的势函数,解释了随机共振产生的原因,介绍了经典随机共振理论:绝热近似理论,并给出双稳态Langevin模型信号输出信噪比随噪声强度与系统参数变化的关系,及采用二进制脉冲幅值调制(PAM)信号这一非周期输入信号后非线性系统的输出错码率(BER),为后续的研究提供了理论基础。 接着,针对双稳态Langevin模型,详细研究了系统输出概率密度渐进稳态解及系统响应速度,研究了通过噪声调节对单频余弦周期信号和二进制脉冲幅值调制(PAM)信号的检测,以及通过系统参数调节对二进制非周期信号的检测。发现改变噪声强度和改变系统参数有相同的效果,都存在一个最佳值使随机共振的效果最佳,对于淹没在不同噪声强度中的非周期输入信号,可通过连续改变系统参数的方法获得合适的系统输出信号...
【英文摘要】 Stochastic resonance proposed a new non-linear weak signal detection method in recent years, which can be used to enhance the useful signal by using noise, to achieve the purpose of detecting weak signals. This article focuses on the theory of stochastic resonance under strong noise background of non-periodic signal detection methods. This research is subsidized by the project“Research on nonlinear filter theory and technology based on Stochastic Resonance theory”, which is supported by National Natural Sci...
【更新日期】 2011-04-15

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