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《杭州电子科技大学》 2009年
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弱信号检测随机共振机制的网络模型及应用研究

耿丽硕  
【摘要】:强噪声背景下的弱信号检测研究,是测量技术的热点和难点之一,在生物医学、测控、以及军事等领域有着重要的应用前景。近年来,随机共振理论和实验研究的开展,为弱信号检测提供了新的思路和方法。 目前基于随机共振的弱信号检测研究中,更多关注于单层或开环结构的模型。但在实际应用中,此类模型容易受到背景噪声强度和信号幅值的影响。因此本文提出将多层和反馈结构应用于随机共振模型中,对单层、双层以及反馈结构的周期和非周期信号响应分别进行了研究、仿真和比较;以图像复原为例,进行了随机共振弱信号检测的实际应用。本文主要工作和研究成果如下: (1).研究了FitzHugh-Nagumo (FHN)神经元模型和双稳态模型的随机共振现象,分析了周期信号和非周期信号作用下的响应,验证了噪声对随机共振的作用,为后续实验奠定了基础; (2).模拟神经系统中神经元之间的会聚方式,构建了双层FHN神经元网络。并采用互信息率等评价方法,对单个神经元和双层神经元模型的随机共振性能进行了定量描述和比较,分析了该网络在噪声环境中的信号检测能力。实验结果表明,与单个神经元模型相比较,其检测性能受噪声强度和信号幅值的影响较小,更适合于动态环境下的弱信号检测; (3).为了降低开环网络在噪声强度多变的环境中对弱信号检测的不稳定性,本文提出将反馈环节引入双层FHN神经元网络模型,以改善可变噪声背景下的弱信号检测性能。研究结果表明,闭环神经元网络模型的随机共振现象要优于开环双层网络和单个神经元,能够在更宽的噪声范围内反映输入信号的规律,提高了稳定性能; (4).本文将随机共振机制应用于低信噪比图像复原中。在充分考虑图像像素空间相关性的基础上,采用0°和180°Hilbert扫描法,对二维图像进行独立降维;利用双稳态系统的非线性特性,通过添加特定强度的噪声,实现污染图像目标信息的增强;最后对降维信号的双稳态响应进行了决策和重构,实现了低信噪比图像的复原任务。实验结果表明,该方法抑制噪声的能力较好,对细节的重现效果清晰。尤其对于被强噪声污染(噪声强度=300)的图像,在主观视觉效果和信噪比评价上,与传统复原方法相比,具有较佳的性能。 本文研究成果表明在双层闭环网络结构中,基于随机共振的含噪信号检测具有更佳的稳定性能。而在图像复原中的具体实践,显示了随机共振在弱信号检测领域具有良好的实际应用前景。
【学位授予单位】:杭州电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TN911.23

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 钟华;动作电位模式分类及神经元模型响应频率同步性研究[D];杭州电子科技大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 杨祥龙,江波,吴为麟,童勤业;工程信号测量中的自适应随机共振应用[J];电路与系统学报;2003年02期
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4 尚晓清,王军锋,宋国乡;基于Bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法[J];光子学报;2003年07期
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6 张广军;徐健学;王相波;姚宏;;FitzHugh-Nagumo神经元模型非阈下响应的随机共振[J];空军工程大学学报(自然科学版);2006年04期
7 韩晓鹏,刘军,童勤业;双层Hodgkin-Huxley神经元网络中的随机共振[J];生物物理学报;2004年05期
8 刘勇,鲍荣浩,段法兵;参数调节随机共振与信号处理的研究——在四进制基带PAM信号传输中的应用[J];浙江大学学报(工学版);2005年08期
9 庞全;钱诚;杨翠容;范影乐;;基于双稳态随机共振的图像复原技术研究[J];中国图象图形学报;2008年08期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 ;Stochastic resonance in coupled weakly-damped bistable oscillators subjected to additive and multiplicative noises[J];Acta Mechanica Sinica;2012年02期
3 孟庆华;;基于随机共振的驱动桥故障诊断方法研究[J];传感技术学报;2007年04期
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5 贾洪军;王江;于海涛;邓斌;魏熙乐;;Courbage神经元映射模型的随机共振研究[J];动力学与控制学报;2011年03期
6 孙云山;张立毅;段继忠;;基于行列变换的恒模医学CT图像盲均衡算法[J];电路与系统学报;2011年05期
7 向学勤;杨翠容;范影乐;李轶;;基于随机共振检测的神经元非周期激励响应模拟研究[J];电子器件;2007年04期
8 吴宇宁;王美清;;基于层内和层间局域特性的小波域贝叶斯收缩去噪[J];福州大学学报(自然科学版);2008年01期
9 曹明明;王景;段法兵;;兴奋性神经群体的非周期信息传输研究[J];复杂系统与复杂性科学;2009年04期
10 王明明;刘庆华;;随机共振及其在微弱信号方位估计中的应用[J];桂林电子科技大学学报;2009年06期
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1 郭晓霞;杨慧中;;基于多阈值的小波包去噪[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 张广军;徐健学;王珏;王相波;姚宏;;用矩方法研究一维双稳系统分岔点邻域内的随机共振[A];第十一届全国非线性振动学术会议暨第八届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 鲁志波;医学图像增强与插值的算法研究[D];解放军信息工程大学;2007年
2 孙韶杰;模糊图像中感兴趣信息的盲复原方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
3 马捷;一类散焦图像快速复原方法及其应用研究[D];吉林大学;2011年
4 杨博;空基辐射源非合作探测系统关键技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
5 刘玉亮;外电场作用下神经元动力学分析与同步控制[D];天津大学;2011年
6 徐树奎;基于计算摄影的运动模糊图像清晰化技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
7 易丽娅;图像复原的Bregman迭代正则化方法研究[D];华中科技大学;2011年
8 朱丹华;基于稳态视觉诱发电位相位的脑机接口研究[D];浙江大学;2011年
9 李邦宇;超宽带生物雷达成像及生命信号检测关键问题研究[D];沈阳工业大学;2012年
10 杨祥龙;随机共振理论在弱信号检测中的应用研究[D];浙江大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 董涛;生物基因调控系统和钙离子振荡体系的动力学行为研究[D];广西师范学院;2010年
2 陈雨;基于Key-dependent HMM的音乐和弦识别系统[D];吉林大学;2011年
3 钟华;动作电位模式分类及神经元模型响应频率同步性研究[D];杭州电子科技大学;2011年
4 陈可;弱信号随机共振检测机制及其在图像增强中的应用研究[D];杭州电子科技大学;2011年
5 文川;基于随机共振的LFM信号检测与参数估计[D];西南交通大学;2011年
6 张雨;易制毒化学品X射线散射探测及其识别算法[D];中国科学技术大学;2011年
7 张秀芝;钙离子和耦合钙离子体系的动力学行为研究及对转录因子的调控机制[D];广西师范学院;2011年
8 石鹏;随机共振在微弱周期冲击信号检测中的应用[D];天津大学;2012年
9 贺纪深;基于稀疏表示的图像复原算法研究[D];燕山大学;2012年
10 池继辉;基于随机共振技术的声表面波瓦斯传感器的研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
【同被引文献】
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1 郭强;田心;;神经编码的信息熵表达研究进展[J];国际生物医学工程杂志;2006年06期
2 吴朝晖;梁志明;李斌;;一种植入式神经控制信号传输的数据编码方法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2009年09期
3 焦贤发,王如彬;刺激下可变耦合神经振子群活动的非线性随机演化模型[J];控制与决策;2005年08期
4 易晓斌;张海峰;;HH神经元对信号编码的响应[J];青海大学学报(自然科学版);2006年05期
5 姚宝恒,杨霞菊,刘岩,佟德纯,陈兆能,孟光;基于奇异谱熵的相空间重构最佳时间延迟选择[J];上海交通大学学报;2005年01期
6 吕晓莉,彭建华,刘延柱;延时FitzHugh-Nagumo神经网络的时空编码[J];上海交通大学学报;2005年10期
7 丁勇;袁景淇;;基于人工神经网络的低信噪比神经元锋电位分类[J];上海交通大学学报;2006年05期
8 陈力超,顾蕴辉;神经元放电串中所含信息的编码理论和分析方法[J];生理科学进展;1999年02期
9 孟欣,徐京华,顾凡及;癫痫病人脑电信号的奇异谱[J];生物物理学报;2001年01期
10 陈惟昌,王自强,陈志华,安荣姝;神经信息学的原理与展望[J];生物物理学报;2001年04期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 常文利;复杂网络上神经元系统对刺激的响应[D];兰州大学;2007年
2 丁伟东;神经锋电位信号识别方法研究[D];上海交通大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 孙倪;多电极阵列上培养神经元网络的锋电位信号处理[D];华中科技大学;2004年
2 陈良泉;Hodgkin-Huxley模型的分岔分析与控制[D];天津大学;2006年
3 陈芳;多电极阵列MEA在神经信息学与神经生理学研究中的应用[D];浙江大学;2007年
4 方正华;神经元集群编码与解码模型研究[D];合肥工业大学;2009年
5 傅晓婕;基于序空间的神经脉冲编码研究及应用[D];浙江工业大学;2009年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 徐国丽;神经元模型的动力学特性研究[D];兰州交通大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨祥龙,汪乐宇;随机共振技术在弱信号检测中的应用[J];电路与系统学报;2001年02期
2 杨祥龙,江波,吴为麟,童勤业;工程信号测量中的自适应随机共振应用[J];电路与系统学报;2003年02期
3 葛凤翔,蔡平,惠俊英,彭应宁;混响背景中目标回波检测和参数估计的一种新方法[J];电子学报;2001年03期
4 杨祥龙,汪乐宇;一种强噪声背景下弱信号检测的非线性方法[J];电子与信息学报;2002年06期
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6 赵书斌,彭思龙;基于小波域HMT模型的图像超分辨率重构[J];计算机辅助设计与图形学学报;2003年11期
7 肖志云,文伟,彭思龙;小波域HMT模型参数的快速估计及其在图像降噪中的应用[J];计算机应用;2004年12期
8 祝恒江,李蓉,温孝东;利用随机共振在强噪声下提取信息信号[J];物理学报;2003年10期
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【相似文献】
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1 邢锴;周萍;欧阳楷;;随机共振理论及其在弱信号检测中的应用[A];21世纪医学工程学术研讨会论文摘要汇编[C];2001年
2 王辉辉;张群飞;罗峰;;一种被动宽带弱信号空间谱检测新方法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
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4 张广丽;吕希路;康艳梅;;参数诱导随机共振原理实现alpha稳定噪声中的弱信号检测[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
5 刘星;方尔正;;P-V法在水下弱信号检测中的应用[A];中国声学学会2002年全国声学学术会议论文集[C];2002年
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9 韩宇;蔡英武;刘朝霞;李合生;李军;王凌;张海;刘建新;;雷达弱信号检测算法[A];中国工程物理研究院科技年报(2000)[C];2000年
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1 李杨;自适应卫星通信系统方案及相关技术研究[D];中国科学院研究生院(上海微系统与信息技术研究所);2005年
2 冷永刚;大信号变尺度随机共振的机理分析及其工程应用研究[D];天津大学;2004年
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9 杨祥龙;随机共振理论在弱信号检测中的应用研究[D];浙江大学;2003年
10 梁小明;复杂网络上信号传输与检测的研究[D];华东师范大学;2010年
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1 刘雪峰;基于混沌理论的弱信号检测研究[D];新疆大学;2012年
2 刘文礼;生物电阻抗测量系统中弱信号检测技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
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4 金涛;掺铒光纤弱信号混沌检测系统研究[D];长春理工大学;2010年
5 马艳菊;局部多项式估计在弱信号检测中的应用[D];重庆理工大学;2012年
6 王琦;基于相关原理的交流弱信号检测[D];电子科技大学;2013年
7 李子鸣;基于改进型ADVP模型的混沌控制及其在信号检测中的应用研究[D];杭州电子科技大学;2009年
8 耿丽硕;弱信号检测随机共振机制的网络模型及应用研究[D];杭州电子科技大学;2009年
9 王曦;基于随机共振的弱信号检测研究[D];北京邮电大学;2010年
10 赵小红;基于Duffing方程的强混响下弱信号检测[D];哈尔滨工程大学;2012年
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