归一化局部最优处理器中随机共振现象的判定研究

为提高静态非线性系统的性能,本文依据局部最优处理器的结构,对给定的局部最优处理器中的随机共振现象进行了深入研究,给出了给定的局部最优处理器中产生随机共振现象的判定定理。利用对于周期弱信号,局部最优处理器具有最大输出信噪比,且其信噪比增益就是噪声概率密度函数的Fisher信息量这一关系和Fisher信息量的卷积不等式,并给出实际例证,结果表明,当向原始信号中加入额外噪声时,更新的局部最优处理器不能进一步提高输出信噪比。该结论为进一步将随机共振理论与非线性信号处理实际问题相结合提供了理论依据。

噪声增强局部最优处理器信噪比增益的研究

在弱信号情况下,一种易于实现且性能渐近于Neyman-Pearson处理器的结构称为局部最优处理器。利用分叉噪声构造了一类局部最优处理器,证实了这类处理器对于非零噪声强度具有最大输出输入信噪比增益,即局部最优处理器性能的噪声增强现象。