Levy噪声下一阶线性系统的弱信号复原分析

将Levy噪声与一阶线性随机共振SR系统相结合,采用Levy噪声模型和弱正弦信号模型,研究了不同Levy噪声环境下的调参广义随机共振现象及弱信号复原。首先分析了Levy噪声的特征指数α、对称参数β以及强度系数D对输入信噪比的作用规律;然后探究了不同分布的Levy噪声环境下一阶线性系统结构参数a的广义随机共振现象;最后提出了Levy噪声激励下线性系统高低频弱信号复原方法;研究结果表明:输入信噪比随α单调递增,随μ变化甚微,随D单调递减到一定程度后,不再减小保持定值;在Levy噪声作用下的一阶线性系统不能产生传统意义上的随机共振现象,但却存在互相关系数随结构参数a非单调变化的广义随机共振现象;在信号复原过程中,理论分析与实际仿真结果一致,证明所提复原方法准确可行。

基于阵列级联FHN神经元的弱信号随机共振复原研究

目的基于神经元的突触多输入连接以及动作电位的连续传递特性,提出一种阵列级联FHN神经元模型,用于实现弱信号的复原。方法采用光栅扫描和Hilbert扫描相结合的方法对二维图像进行降维,以充分反映图像像素在邻域上的关联性,并基于峰值信噪比指标对低信噪比图像复原的效果进行分析。结果阵列级联FHN神经元模型能够有效抑制噪声,凸显信号轮廓边缘与细节,使信号层次感更强,同时对内噪声具有较强的鲁棒性。结论基于阵列级联FHN模型的随机共振机制将为弱信号复原提供一种新的思路。

基于幂函数型随机共振的微弱信号恢复

针对微弱信号淹没在强噪声中难以恢复的问题,提出幂函数恢复系统实现信号还原.采用互相关系数为测量指标,研究不同参数、噪声强度以及信号幅度对恢复性能的影响.并利用粒子群算法寻优参数,在采样点数较少情况下,实现单频、多频正弦信号以及单脉冲信号的恢复,结果表明理论分析与实际仿真结果一致,证明所提幂函数恢复系统有效可行,恢复效果理想.