局部最優(yōu)處理器中的噪聲增強現(xiàn)象研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩37頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、噪聲的積極作用在眾多研究領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注,已經(jīng)建立的隨機共振理論解釋了許多物理,化學(xué),生物,磁學(xué),光學(xué)和電子學(xué)中的非線性現(xiàn)象。一些學(xué)者認(rèn)為隨機共振是描述動態(tài)系統(tǒng)在噪聲增強作用下的特征時間和輸入信號的特征時間相匹配的一種現(xiàn)象。但是,與動態(tài)系統(tǒng)不同,一些靜態(tài)系統(tǒng)中的噪聲增強現(xiàn)象并沒有明顯的特征時間。因此,近年來研究者把噪聲增強現(xiàn)象作為描述非線性系統(tǒng)(包含靜態(tài)和動態(tài)系統(tǒng))中不斷出現(xiàn)的隨機共振研究,噪聲增強現(xiàn)象和理論包含范圍更加廣泛一些。在最

2、近的二十年中,噪聲增強現(xiàn)象在信號檢測、非線性元件設(shè)計、生物醫(yī)學(xué)工程和神經(jīng)動力學(xué)功能等方面的研究成果預(yù)示了許多有意義的研究方向。然而,許多潛在的噪聲增強信號處理方法與機理并沒有被深入闡述,一些疑惑性的關(guān)鍵問題并沒有解決,其應(yīng)用研究也缺乏實際的應(yīng)用例子和應(yīng)用范圍的界定。
   本文在弱信號情況下,研究了一種易于實現(xiàn)且其性能漸近于Neyman-PearS0n處理器性能的結(jié)構(gòu),即局部最優(yōu)處理器。本文利用分叉噪聲構(gòu)造了一類局部最優(yōu)處理器,

3、通過循環(huán)平穩(wěn)信號處理理論的數(shù)值計算方法,證實了這類處理器對于非零噪聲強度具有最大輸出輸入信噪比增益,即局部最優(yōu)處理器性能的噪聲增強現(xiàn)象。同時證明了輸出信噪比大于輸入信噪比的可能性。最后,本文對于廣義相關(guān)檢測器的漸近性能進行了分析,弱信號情況下,局部最優(yōu)檢測器具有最大的檢測功效。通過對于廣義高斯分布所對應(yīng)的局部最優(yōu)檢測器的分析,我們發(fā)現(xiàn)均布噪聲所對應(yīng)的局部最優(yōu)檢測器結(jié)構(gòu)并不存在,通過對于非線性閾值系統(tǒng)的研究,我們找到一種通過加入分叉噪聲達

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論