导读:本文包含了非周期随机共振论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:锚杆,随机共振,加权峭度,变尺度
非周期随机共振论文文献综述
韩志军,曹威,孙晓云,程恩,王明明[1]（2016）在《非周期变尺度随机共振在锚杆无损检测中的应用》一文中研究指出在强噪声下检测锚杆微弱信号一直是实际工程中的难题。随机共振与以往去噪方法不同,其利用噪声能量来增强被噪声埋没的微弱信号。经典的随机共振只适合于小参数信号(信号频率、信号幅值、噪声强度均远小于1)的检测,而应力波反射法采集到的锚杆信号属于衰减振荡的暂态信号,具有非周期性、大参数等特点,因此采用非周期变尺度随机共振方法处理锚杆信号。针对非周期随机共振,综合峭度指标与互相关系数指标的各自优缺点,采用加权峭度作为其度量指标。变尺度随机共振法对幅值进行归一化、对频率进行线性压缩,使锚杆信号满足经典随机共振的要求。通过处理非周期大参数的仿真信号和实际工程中的锚杆振动信号,验证了非周期变尺度随机共振的有效性。(本文来源于《中国矿业》期刊2016年09期）
陈晨,程为彬,康思民,高理[2]（2015）在《非周期冲击信号的随机共振效应研究》一文中研究指出为了有效地实现随机共振效应在非周期冲击信号检测中的应用,论文研究了数值计算初值以及双稳态系统结构参数对随机共振效应的影响,对比了非周期冲击信号随机共振检测系统的阱内与阱间效应.通过仿真,应用随机共振阱内效应对被噪声干扰的钻杆声波通讯信号进行检测,验证了随机共振效应检测非周期冲击信号的实用性.(本文来源于《测试技术学报》期刊2015年05期）
郑钢英,葛阳杨,刘伟,黄洁,王敏敏[3]（2015）在《可见-近红外光谱结合非周期随机共振检测大黄鱼贮藏期》一文中研究指出为研究一种可见-近红外光谱结合非线性分析检测大黄鱼储存期的方法,使用光纤光谱仪检测不同存放时间大黄鱼样品的可见-近红外漫反射光谱信号,使用主成分分析法比较3种数据预处理算法。试验结果表明,对数归一化预处理方法提高了样品的区分效果。将对数归一化预处理的大黄鱼检测数据输入非周期随机共振模型,通过输出互相关系数曲线,实现不同存放时间的大黄鱼样品的区分。基于互相关系数特征值,构建大黄鱼贮藏期预测模型。该方法在水产品品质快速分析中具有较好的应用前景。(本文来源于《中国食品学报》期刊2015年01期）
夏贝贝[4]（2011）在《基于分段混合随机共振模型非周期信号的检测研究》一文中研究指出随机共振自从在上个世纪八十年代被提出以来,经过将近叁十年的发展,在理论和实验研究中取得了很多成果,也应用于物理、化学、生物学、通信、信息论、电子学、光学、超导、神经网络等众多领域,其中它在微弱信号检测上的应用,引起众多学者的关注。非周期信号是信号处理领域一类非常常见而且非常重要的信号,研究噪声背景下非周期信号的提取和检测具有重要意义,本文针对我们提出的一种新的分段混合随机共振模型,基于随机共振原理,对噪声背景下非周期信号的提取方法,技术及应用进行了较深入的研究。首先,本文通过布朗粒子在宏观层次的运动方程和随机层次的随机力的描述来阐述了朗之万方程；介绍了绝热近似理论,研究了双稳态模型的势函数,解释了随机共振产生的原因；给出了双稳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。其次,本文介绍了经典双稳模型的饱和特性及其对随机共振信号检测的影响。就分定混合模型的无饱和特性与双稳模型进行了对比分析与数值仿真,证明该模型优于双稳模型。接着,基于分段混合模型,进行了一维二值非周期信号的提取研究。分别采用随机二进制非周期信号、M序列和逆M序列作为输入信号,对分段混合模型的输出信号概率特性、输出信噪比进行了分析计算。对含噪声二值非周期信号进行检测,发现在合适的噪声强度和系统参数条件下,系统存在一个最佳值可以实现对非周期信号的检测；然后分析了信号速率对该分段混合随机共振系统的影响。然后,就分段混合模型,进行了二维非周期信号的检测研究。利用图像的灰度值作为二维非周期输入信号,分别就系统参数和噪声对系统输出图像效果的影响进行了对比和分析。最后,在数值分析的基础上,给出了该随机共振模型的电路实现方案,设计并调试完成了该模型的硬件电路,开展了初步的实验研究,对于研究进行了归纳总结。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2011-12-01）
吴莉莉,惠国华,林爱英,郑宝周,潘建斌[5]（2011）在《基于非周期随机共振的粮食早期霉变识别研究》一文中研究指出随机共振向人们展示了噪声在非线性系统中的积极作用,在深入分析非周期随机共振FHN模型的基础上,提出了一种基于最大互相关系数的方法来进行电子鼻信号的分类识别。实验中8只传感器构成的电子鼻阵列采集了燕麦不同程度的早期霉变数据,对这些数据利用主成分分析法降维处理后,通过非周期随机共振系统,发现不同霉变程度的燕麦,其最大互相关系数不同,而且对每个类别该系数几乎是常数,因此能准确地用来代表不同的类别。实验结果表明基于非周期随机共振的最大互相关系数法准确可行,为电子鼻信号的分类识别提供了一种新的思路和方法。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2011年04期）
刘鑫[6]（2009）在《基于随机共振理论的非周期信号提取方法研究》一文中研究指出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,但当噪声调节随机共振不可行时,可以通过参数调节实现随机共振。然后,基于我们提出的分段线性模型,进行了非周期信号的提取研究。以二进制非周期信号为输入,对分段线性模型的输出信号概率特性输出信噪比进行了分析计算。对含噪声二进制非周期信号进行检测,发现适当调节噪声强度和系统参数,同样存在一个最佳值可以实现对非周期信号的检测。分析了分段线性模型系统势阱位置和其他系统参数对随机共振的影响,得出了势阱位置与输出信号幅值有关,系统参数影响信号在势阱间跃迁等结论。其次,针对一个二维多稳态非线性模型进行非周期信号检测研究。讨论其与一维Langevin方程的关系。通过调节输入噪声强度和系统参数,探讨噪声强度和系统参数对二维多稳态非线性系统非周期信号检测的影响。最后,对全文进行了总结,讨论了研究中的不足。我们认为参数可调的自适应随机共振理论,色噪声条件下的随机共振,以及更精确的系统性能衡量方法将是很有意义的方向。创新点:(1)对分段线性模型进行基于随机共振理论的二值非周期信号检测的研究;(2)对二维多稳态非线性模型模型进行基于随机共振理论的二值非周期信号检测的研究。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2009-12-01）
薛凌云,向学勤,范影乐,段会龙[7]（2009）在《基于神经元阈上非周期随机共振机制的语音复原技术研究》一文中研究指出应用随机共振机制,通过噪声能量来加强语音信号,改善低信噪比语音的输出质量。对FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元模型中存在的阈上非周期随机共振现象进行了分析,根据其阈值特性,此二维神经元模型可被等价为两状态的阈值跨越非线性动力学系统。因此对含噪语音信号添加噪声,产生阈值化后的二值输出,经迭代收敛进入阈上非周期随机共振状态。在一个非零添加噪声强度上,含噪语音输出的互相关系数将达到最大值。通过语音复原的结果表明,本文方法对噪声的变化有更好的鲁棒性,尤其在强背景噪声下,随机共振方法较其他传统方法有更佳的复原效果。(本文来源于《传感技术学报》期刊2009年02期）
向学勤,范影乐,庞全,薛凌云[8]（2009）在《基于神经元阈上非周期随机共振机制的灰度图像复原研究》一文中研究指出传统的图像复原方法在重建被噪声污染的图像时,都只是将噪声作为一种干扰加以消除。当噪声增强、图像信号减弱时,由于受方法本身消噪能力的限制,图像的恢复变得非常困难,因此,基于Hodgkin-Huxley神经元阈上非周期随机共振原理,提出了一种通过自适应调节和添加最优噪声的方法来实现图像随机共振,以取得最佳的复原效果。实验结果表明,该方法对于被噪声污染的灰度图像,特别是对于强噪声背景下的灰度图像,其复原的效果优于传统的方法。由于该方法具有较强的鲁棒性,因此为强噪声背景下的图像复原、目标识别等工程应用提供了一种新的思路。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2009年01期）
曾令藻[9]（2008）在《反常过程中的非周期随机共振理论》一文中研究指出随机共振与反常过程都是各个自然学科中广泛存在的现象。前者是非线性系统、噪声和输入信号之间产生的一种协同现象。后者在时间上具有非马尔科夫性质,或者在空间上具有非局部演化性质,近来受到越来越大的关注。本文主要从数字信号处理角度,研究了双稳态反常系统中的非周期随机共振现象,分别讨论了时间上和空间上的反常性。以往的参数调节非周期随机共振理论可视为反常过程中的相关理论分别在时间上和空间上的特例,因此这些研究对于随机共振理论的进一步发展具有重要的意义。对于双稳态次扩散系统,本文从描述系统输出的时间分数阶Fokker-Planck方程的求解入手。与普通系统的指数函数演化形式不同,次扩散系统以Mittag-Leffler函数形式演化,次扩散指数越低的系统演化速度越慢。当系统受常值信号调制时,我们研究了系统滞留率,发现在给定的响应速度下,次扩散指数越低,系统的最小滞留率越高。本文也对次扩散双稳态系统处理数字信号问题做了初步探讨。当次扩散指数降低时,由于系统的非马尔科夫性质,当前的输出不能反映出即时输入信号的信息,系统的性能严重降低,同时误码率的理论预测值与实际模拟值也存在着很大的偏差。对于双稳态超越扩散系统,也即Lévy噪声背景下的双稳态系统,我们利用Grünwald-Letnikov分数阶差分法求解空间分数阶Fokker-Planck方程。在方程解的基础上,我们定义动态误码率来衡量系统处理数字信号的能力。本文讨论了两种非周期随机共振,噪声诱导非周期随机共振和参数诱导非周期随机共振。我们发现噪声诱导非周期随机共振现象(包括亚阈值非周期随机共振和驻留非周期随机共振)在超越扩散系统中依然存在。当Lévy指数减小时,两种噪声诱导非周期随机共振现象都减弱,Lévy指数低的系统最小误码率高。当噪声强度固定时,误码率随着系统参数的变化会出现非单调变化,即参数诱导非周期随机共振在超越扩散系统中也存在。Lévy指数越低,最小系统误码率越低。因此系统在Lévy噪声中的性能优于在等强度的高斯噪声中的性能。本文还讨论了高阶双稳态数字信号接收器在Lévy噪声中的性能。研究表明,最小误码率随系统外力势的阶次增高变化很小。最后,我们将Lévy噪声推广到非对称情况。由于系统的输出不再关于原点对称,检测过程中必须加入最优判别门限的确定过程。我们发现,通过调节判别门限,最小误码率受Lévy噪声的非对称性的影响很小。(本文来源于《浙江大学》期刊2008-04-01）
孙水发,周学君,万钧力,夏平[10]（2008）在《非周期随机共振信号处理中的码元恢复新方法》一文中研究指出分析了利用非周期随机共振进行基带信号检测的物理机制,提出了一种基于统计的信号恢复新方法。该方法利用系统达到稳定状态后的所有样本的平均值,而不是码元持续时间的最后一个样本或者所有样本的平均值作为测度来恢复输入端的二进制信号。仿真实验结果表明该方法有效地提高了系统性能。同时本文对将该方法应用于实际信号处理时碰到的同步问题进行了讨论,给出了相应的解决方案。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2008年02期）
非周期随机共振论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了有效地实现随机共振效应在非周期冲击信号检测中的应用,论文研究了数值计算初值以及双稳态系统结构参数对随机共振效应的影响,对比了非周期冲击信号随机共振检测系统的阱内与阱间效应.通过仿真,应用随机共振阱内效应对被噪声干扰的钻杆声波通讯信号进行检测,验证了随机共振效应检测非周期冲击信号的实用性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非周期随机共振论文参考文献
[1].韩志军,曹威,孙晓云,程恩,王明明.非周期变尺度随机共振在锚杆无损检测中的应用[J].中国矿业.2016
[2].陈晨,程为彬,康思民,高理.非周期冲击信号的随机共振效应研究[J].测试技术学报.2015
[3].郑钢英,葛阳杨,刘伟,黄洁,王敏敏.可见-近红外光谱结合非周期随机共振检测大黄鱼贮藏期[J].中国食品学报.2015
[4].夏贝贝.基于分段混合随机共振模型非周期信号的检测研究[D].杭州电子科技大学.2011
[5].吴莉莉,惠国华,林爱英,郑宝周,潘建斌.基于非周期随机共振的粮食早期霉变识别研究[J].仪器仪表学报.2011
[6].刘鑫.基于随机共振理论的非周期信号提取方法研究[D].杭州电子科技大学.2009
[7].薛凌云,向学勤,范影乐,段会龙.基于神经元阈上非周期随机共振机制的语音复原技术研究[J].传感技术学报.2009
[8].向学勤,范影乐,庞全,薛凌云.基于神经元阈上非周期随机共振机制的灰度图像复原研究[J].中国图象图形学报.2009
[9].曾令藻.反常过程中的非周期随机共振理论[D].浙江大学.2008
[10].孙水发,周学君,万钧力,夏平.非周期随机共振信号处理中的码元恢复新方法[J].数据采集与处理.2008