极大阈值网络中的噪声提高Fisher信息

基于Fisher信息研究了3种典型噪声下极大阈值网络中的随机谐振和阈上随机谐振现象.通过研究得到极大阈值网络中的噪声能够提高Fisher信息,即随机谐振和阈上随机谐振现象存在,噪声有助于信号的估计.随着网络中阈值单元数的增加,Fisher信息的最大值迅速地增加,随机谐振和阈上随机谐振的功效显著增强.这些结果说明极大阈值网络中的随机谐振和阈上随机谐振对于噪声具有一定的鲁棒性,同时也拓展了随机谐振和阈上随机谐振在信号估计方面的应用.     

广义高斯噪声下阈值系统中的随机谐振

基于两种代表性的测度(互信息、互相关系数)讨论了广义高斯噪声下阈值系统中的随机谐振现象。当信号在阈下时,随机谐振存在且随机谐振的功效随噪声指数参数的减小而降低。根据密度函数的变化,对广义高斯噪声影响随机谐振功效进行解释。这些结果有助于揭示随机谐振的机理和拓广随机谐振在信号处理方面的应用。     

乘性与信号调制噪声在线性模型中的随机共振

研究了乘性噪声和信号调制噪声作用下一阶线性模型的随机共振现象.根据线性系统理论,利用噪声的统计特性,得到了系统输出幅度增益的解析表达式.研究发现,输出幅度增益是激励信号频率和系统参数的非单调函数,即出现了"真实的"随机共振和广义的随机共振现象;另外,输出幅度增益是噪声强度和噪声相关率的单调函数:随噪声强度的增大而增大,随噪声相关率的增大而减小.     

乘性噪声作用下线性模型中的随机共振

随机共振是指在一定噪声强度和外部激励的共同作用下,动力学系统的输出响应达到最大值的一种非线性现象。本文研究了乘性噪声作用下线性模型的随机共振现象。根据噪声的特性和线性系统理论,得到了系统输出幅度增益的精确表达式。研究发现,输出幅度增益是激励信号频率以及系统参数的非单调函数,即出现了随机共振现象。输出幅度增益随噪声强度、自相关率的增大而单调地增大。选择适当的参数,系统输出幅度增益可以大于1,即有噪声时的系统输出平均幅度可以大于无噪声时的输出幅度增益。该结果对于微弱信号检测有一定的意义,对于传统的线性系统理论是一个有益的补充。     

FitzHugh―Nagumo神经元模型非阈下响应的随机共振

研究了当FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元模型在弱信号激励下只有阈上振荡响应时的随机共振。研究结果表明:随着FHN神经元模型的分岔参数的增加,发生了一个由两个吸引子(阈上振荡和阈下振荡)变化到一个吸引子(阈上振荡)的分岔;当FHN神经元模型的分岔参数位于分岔点的右边时,在弱信号激励下系统的响应只有阈上振荡存在,此时在外噪声或者内噪声的调制下,系统响应的能量向输入信号频率处集中,而信噪比随噪声强度的变化曲线呈现出单峰曲线,随机共振发生了,并且此时随机共振发生的机制是由于系统运动在分岔点左右三个吸引子(两个在分岔前一个在分岔后)之间的跃迁而产生的。     

基于信息论下阈值阵列模型中的阈上随机共振现象

研究了高斯混合噪声作用下阈值阵列模型中的阈上随机共振现象.通过建立阈值阵列模型,运用理论分析和数值仿真相结合的方法,分析了高斯混合噪声作用下高斯信号通过系统时的互信息.数值仿真表明,通过控制变量法,当阈值单元数目越多或者系统阈值越大时,阈上随机共振发生的现象更加明显.所得结论可以为进一步探索阈值阵列模型提供基础.     

分形高斯噪声驱动的神经元反馈模型中的随机共振现象

基于脑神经科学中的长程相关性和谱幂律形态的普遍性,使用分形高斯噪声建立了一类非线性神经元随机模型,研究了分形高斯噪声在非线性神经元模型中的增强信息传输作用。主要研究一般的反馈神经元模型中,加性分形高斯噪声诱导阈上随机共振现象发生的条件,满足一定条件的噪声强度和系统的Lipschitz条件的随机动力系统可发生阈下随机共振或阈上随机共振现象。理论和模拟结果都显示受分形高斯噪声激励的非线性神经元系统在二值输入的状态下互信息随着噪声强度的变化会达到最大值,并出现单峰状态,从而产生阈下随机共振和阈上随机共振现象。随机共振的现象发生与分形高斯噪声的Hurst指数有关。通过模拟,验证了分形高斯噪声可以增强神经元的信息传输作用。     

关联白噪声作用下双模激光增益模型的随机共振

运用线性近似方法,计算得到了关联白噪声和输入周期信号共同作用下双模激光增益模型输出信号光强的自关联函数、功率密度谱和信噪比.讨论了信噪比随系统参数的变化.研究发现:在噪声关联程度λ0时,信噪比随噪声强度的变化出现了传统的随机共振现象,系统双模参数都会影响信噪比大小和共振现象;在输入信号频率Ω较小、净增益系数a1较大时,信噪比随自饱和系数c2及双模交叉耦合系数b的变化均出现随机共振,且随着Ω的增大或a1的减小,共振现象逐渐减弱,直至消失.     

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.     

非对称三值噪声激励下一类线性系统的随机共振现象

研究了一类具有外部周期信号的线性系统在乘性非对称三值噪声激励下呈现随机共振现象的情况.采用Shapiro-Loginov公式,计算出系统输出信号振幅的精确表达式.通过平面及三维图示分析,系统观察出两类广义的随机共振现象.也就是系统在某些参数下,输出信号振幅随着三值噪声强度及其非对称度的变化显现出非单调依赖性.