一、随机共振在数字信号处理中的应用（论文文献综述）
林一羽[1]（2020）在《微机械陀螺参量放大及低温漂技术研究》文中进行了进一步梳理微机械陀螺是一种重要的惯性传感器,具有集成度高、体积小、功耗低等优点。然而,硅材料和电子器件的温度敏感性使得微机械陀螺的零偏和标度因数存在温度漂移,制约了微机械陀螺的工程应用范围;微机械加工相对较大的工艺误差使得微机械陀螺的驱动模态和检测模态存在频率失配,不仅造成陀螺的机械灵敏度恶化,也导致陀螺检测模态存在驱动耦合过来的正交误差。本论文以降低微机械陀螺的温度敏感性和提高微机械陀螺的机械灵敏度为研究目标。本论文通过一种基于三角形电极（Triangular-Electrode Based,TEB）自校准电容检测方案,有效降低陀螺零偏和标度因数的温度敏感性;针对没有设计三角形电极的陀螺也提出了基于初始电容差的温度补偿方案,能够实现对陀螺零偏的实时温度补偿;此外,本论文提出一种基于三角形电极的线性参量放大技术,可同时实现调谐和参量放大,将该参量放大技术应用在微机械陀螺的驱动模态,提出了一种基于参量放大的新型驱动闭环方案,能够降低陀螺的温度敏感性和噪声,将该参量放大技术应用在微机械陀螺的检测模态,同时实现模态预匹配和参量放大,极大提高了陀螺的机械灵敏度,并在参量放大的同时减小了陀螺的正交误差。论文主要创新点和工作内容如下:1)首先对微机械陀螺零偏和标度因数与陀螺动力学参数和电学参数的关系进行建模分析。接着,对课题组前期所提的TEB自校准电容检测方案进行温度效应的分析,理论上该方案能够降低零偏和标度因数的温度敏感性。实验表明,驱动模态采用TEB电容检测方案后,在-10℃到60℃的温度区间,陀螺的标度因数温度系数从采用常规机电幅度调制（Electromechanical Amplitude Modulation,EAM）方案的-8845 ppm/℃减小为1660 ppm/℃,改善5.3倍;零偏温度系数从-0.97°/s/℃减小为-0.42°/s/℃,改善2.3倍。针对没有设计三角形检测电极的陀螺,提出了一种基于初始电容差的温度补偿方案,在40℃降温到15℃的过程陀螺的零偏温度系数从0.624°/s/℃减小为0.0584°/s/℃,改善倍数高达11倍。2)研究基于三角形电极的线性参量放大方案,避免传统的变间距电极参量放大方案在参量放大的同时加剧弹性系数非线性项对振动模态的影响,即“硬弹簧效应”或“软弹簧效应”。对线性参量放大进行理论建模,获得了参量放大马蒂厄方程的第一不稳定区域的临界条件和频率条件,并分析参量放大倍数与调谐电压交流分量的幅度和相位的关系。在三角形调谐电极上施加的调谐电压采用了驱动频率二倍频分量与直流分量之和的平方根的形式,与其他参量放大电压形式相比,这种电压形式的优点是调谐电压的直流分量和二倍频分量幅度可以分别调节直流调谐和参量放大的效果。实验表明,在真空封装陀螺的检测模态测试到了11倍的参量放大倍数,与理论和仿真结论一致。3)通过将线性参量放大应用于微机械陀螺驱动模态,首次提出了一种新型驱动闭环方案,能同时控制陀螺驱动模态等效谐振频率和等效品质因子保持恒定。通过调节施加在驱动三角形电极上的调谐电压直流分量,可以实现对驱动谐振频率的调节,使其保持恒定而不受温度的影响;通过调节施加在三角形电极上的调谐电压二倍频分量的幅度,可以实现对驱动模态参量放大倍数的调节,从而保持驱动模态的等效品质因子恒定。由于陀螺的零偏和标度因数受到驱动谐振频率和品质因子波动的影响,恒定驱动谐振频率和恒定驱动等效品质因子的驱动方案有望降低陀螺零偏和标度因数的温度敏感性。实验结果表明,在60℃到49℃的自然降温过程中陀螺的零偏漂移能够从传统PLL-AGC方案下的2°/s降到新型CRF-PE方案下的1°/s,初步显示了该方案降低陀螺温度敏感性的潜力。此外,该驱动方案能够实时辨识出陀螺驱动模态的本征谐振频率和本征品质因子。4)通过将线性参量放大应用于微机械陀螺检测模态,可同时实现陀螺的模态预匹配和线性参量放大,不仅有效提高了陀螺的机械灵敏度,同时也有效地抑制了正交误差。参量放大应用于陀螺检测模态的测试结果如下:（1）大气环境下,同时实现了模态预匹配和线性参量放大,与模态预匹配的情况相比,参量放大使得陀螺标度因数增加了1.363倍,角度随机游走从0.29°/√h减小为0.21°/√h,偏置不稳定性从16.83°/h减小为10.44°/h;（2）真空环境下,同时实现了模态预匹配和线性参量放大,与模态预匹配的情况相比,参量放大使得陀螺标度因数增加了4.66倍,这个过程中正交误差从9°/s降为1°/s;零偏标准差从20.6604°/h减小为2.97108°/h,改善倍数为6.95倍;角度随机游走从0.1745°/√h减小为0.0322°/√h,改善倍数为5.4倍;偏置不稳定性从3.609°/h减小为0.434°/h,改善倍数为8.3倍。以上测试结果表明,在参量放大的同时能够降低正交误差,不仅提高陀螺的机械灵敏度,降低微机械陀螺零偏噪声,也使得陀螺的稳定性变好。与大气环境相比,真空环境下的参量放大倍数更高,对陀螺性能的改善也更显着。
刘健[2]（2018）在《基于随机共振机制的弱信号检测理论和应用研究》文中研究指明信号处理过程中无处不在的噪声对微弱信号的提取与检测造成极其恶劣的影响,如何消除噪声干扰一直以来都是弱信号检测的研究热点。然而,大多数研究试图以信息论、电子学和物理学方法为基础,分析微弱信号和噪声统计特性,构造滤波器提取微弱信号。但当信号与噪声频带混叠时基于消噪思想的滤波方法必将腹背受敌:一是难以检测低信噪比的微弱信号;二是检测必然造成信号损坏或信息丢失。随机共振以其独到的噪声有用特性克服了传统噪声滤除方法的缺陷,将人们固有观念从噪声损害系统性能转变为噪声增强信号传输,非常适用于强背景噪声下的弱信号检测。因此,基于随机共振机制的弱信号检测研究具有重要的现实意义。根据双稳态势阱模型和阈值传感模型,本文从单一随机共振系统延伸至并行阵列和自适应随机共振系统,研究了含噪的周期信号、非周期二进制脉冲振幅调制（BPAM）信号、图像信号和离散数字信号的提取与检测问题。主要研究内容和贡献如下:1、研究时延反馈和势函数不对称性对受微弱周期信号和加性高斯白噪声共同驱动下双稳态系统随机共振功效的影响,推导出在此条件下的系统输出信噪比（SNR）表达式。研究表明:系统输出信噪比不仅依赖于势结构的不对称性,而且与时延反馈环节密切相关,势函数不对称随机共振系统优于势函数对称随机共振系统这一反常特性取决于反馈强度的大小;另外,在相同大小的时延下,势阱宽度不对称比势阱深度不对称能更有效地对抗强背景噪声,也说明了势阱宽度不对称双稳态随机共振系统对噪声具有较好的鲁棒性。2、研究了并行阵列双稳态随机共振通信系统（P-BSR-CS）,提出一种最优和鲁棒的系统参数分配方案,提高微弱BPAM输入信号的传输性能。并行阵列双稳态随机共振模块的结构设计使得系统的最优参数组合在一簇参数范围内选取,从而提高系统参数选取的鲁棒性,同时,该设计满足极低信噪比条件下弱BPAM信号传输的优异系统性能。理论推导和仿真结果表明:本文所提参数分配方案比其他现有方案在误码率（BER）和信道容量（CC）的性能方面更加优异,可以保障极低信噪比环境下的信号传输需求。3、针对二维图像信号传输过程中的噪声干扰,提出一种基于最优自适应阵列双稳态随机共振的低峰值信噪比（PSNR）灰度图像复原增强方法。该方法利用Hilbert扫描对原始灰度图像进行降维,将二维图像信号转换成一维BPAM信号,然后采用自适应阵列双稳态随机共振模块来增强低信噪比BPAM信号,并将增强后的信号转换为二维灰度图像信号,从而得到复原的灰度图像。仿真结果表明:本文方法在复原图像的灰度层次感和PSNR上要明显优于经典的图像复原方法（均值滤波、维纳滤波和中值滤波）,阵列数目越大图像复原效果越好。4、受生物突触等感知系统中存在的乘性噪声能增强微弱刺激信号传导的启发,在背景加性噪声和外部乘性噪声共同作用下,研究了阈值传感系统中的二元离散数字信号检测性能。首先,在高斯分布的背景加性噪声下,针对外部乘性噪声分布为高斯、均匀、拉普拉斯和柯西四种不同场景,利用最大后验概率（MAP）准则对单阈值传感系统中二元离散数字信号检测问题进行了研究,推导出系统输出的错误检测概率（EDP）表达式。研究发现:系统输出的EDP曲线随着外部乘性噪声强度的增加出现了非单调现象;外部乘性噪声比背景加性噪声对阈值传感系统的检测性能具有更好的鲁棒性。此外,针对单个阈值传感器在低信噪比环境的检测性能不佳,我们将单个阈值传感系统中的噪声增强弱信号检测研究推广到阵列阈值传感网络。研究发现:随着系统阵列数目的增多,二元信号检测性能也在提升;当阵列数目足够大时,系统检测性能提升趋于饱和状态,恰当的选取阵列数目显得至关重要。该研究有助于传感器系统设计和更好地理解突触传播的生物学机制。
张政[3]（2019）在《基于随机共振的微弱信号特征提取技术研究》文中提出克服信道噪声的不利影响一直是通信领域的重要研究内容,伴随着无线通信环境的日益复杂,如何增强淹没在背景噪声中的微弱信号及其特征成为当前研究的热点问题。目前大多数微弱信号特征提取技术主要是基于抑制噪声的理念,但目标特征不可避免地也会受到一定程度的抑制和破坏。随机共振能够利用非线性系统将噪声的部分能量转移到有用信号中,本课题将其应用到非合作通信信号处理领域,旨在实现更为有效的微弱信号增强和特征提取,主要工作和研究成果包括:1.针对双稳态随机共振无法有效处理多类微弱信号且系统参数较难选取的问题,提出基于奇异值分解的自适应参数调节随机共振方法。首先,从信号的特征子空间出发,利用奇异值分解构造出评价函数,并采用幅度归一化来进行单参数优化。同时,在随机共振处理模块中加入滑动平均滤波器解决了幅度漂移现象。最后,用于求解最佳系统参数的人工鱼群优化算法能够以较快的迭代速度收敛并实现和非线性系统的最佳匹配。2.针对传统调制识别技术的性能在信噪比降低时恶化的问题,提出基于参数调节随机共振的调制识别特征提取与增强方法。从幅度、相位、频率和小波变换共四类瞬时特征出发,深入探究了随机共振对共计7种特征参数带来的影响和作用,验证了随机共振系统的相位延迟效应不会对特征提取带来消极影响。最后利用BP神经网络对6种改善后的特征进行分类识别。仿真实验结果表明,参数调节随机共振能够将调制识别分类成功的信噪比门限大大降低。3.针对低信噪比MPSK和MQAM信号符号速率特征提取问题,提出了一种将随机共振与小波变换联合的方法。先利用自适应参数调节随机共振为含噪信号匹配最佳系统参数,之后利用Haar小波变换进一步提取突变信息,最后使用模块化思路设计出整体方法架构。该方法不仅弥补了单独使用随机共振效果不佳及其作为非线性系统易发散的缺点,还降低了小波最佳尺度难以确定的影响。仿真实验表明,该方法能够在一定程度上提高输出峰值,降低信噪比门限。4.针对OFDM信号中实际子载波数的特征提取问题,提出利用随机共振提升传统算法性能。首先,利用自适应参数调节随机共振算法对OFDM信号进行增强预处理,其次,分别采用倒谱法和小波改进倒谱法进行处理,最后,通过对信号的倒谱进行峰值检测从而确定子载波数。仿真结果表明,随机共振对于以上两种方法都能有较大程度的改进,提高了检测峰值,降低了信噪比门限,并增大了估计精度。
王洪涛[4]（2019）在《基于随机共振的大型回转支承故障诊断技术研究》文中研究表明大型回转支承作为重大装备制造业中关键的旋转零部件,广泛应用于国民经济的各个行业,如港口机械、矿山设备、大型游乐设施、冶金机械等重大领域。在结构和工作环境方面,大型回转支承与普通轴承存在一定的差异,其尺寸较大;运转速度极低,通常在0.1r/m10r/m;承受的载荷也十分复杂,既要承受轴向力和径向力,又要承受较大的倾覆力矩。由于机构的特殊性及工况的复杂性,大型回转支承也是旋转机械易损零部件之一。其运转状态是否良好直接影响着整台机械设备的工作效率,严重时还将面临长时间的停机问题。因此,为减少停机导致的经济损失和人机安全问题,充分掌握大型回转支承的运转机制,实现其运转状态监测和早期预警尤为重要。目前有关大型回转支承状态监测的相关文献较少,所以该课题已成为一种新兴的综合性边缘学科。针对上述大型回转支承工作环境和健康维护的重要性,论文提出基于随机共振系统的回转支承状态监测与故障诊断方法。以下是论文的主要内容:（1）论述本课题的研究内容、背景和意义,总结分析常用的大型回转支承零部件故障诊断方法,详细阐述以振动为信号源的数据分析方法。简要说明温度、压力、无损探测和油液检测的回转支承故障诊断途径,并权衡各方法的优缺点。（2）描述了随机共振（Stochastic Resonance,SR）的相关理论并分析出驱动信号幅值、频率和噪声强度对SR系统性能的影响,以EEMD算法作为双稳随机共振（Bistable Stochastic Resonance,BSR）系统的前置去噪预处理,提出基于EEMD和BSR的回转支承故障诊断方法,成功提取出低信噪比下的微弱冲击信号成分。（3）为避免调节SR系统参数的人为因素,提出一种自适应随机共振（Adaptive Stochastic Resonance,ASR）方法。该系统以一种新颖的特征参数---加权负熵值作为SR系统的性能指标,该项指标既能防止信号失真、又能够较敏感地检测出周期性冲击信号的冲击特性;并选用全局优化良好的灰狼算法作为系统的优化方法,达到参数间的关联性优化目的。仿真和试验结果表明,该方法可有效检测出回转支承的故障类型,对工程上低频冲击信号的状态监测具有广阔的应用前景。（4）论述大型回转支承的装置结构及故障频率公式的计算推导,并开展现场振动信号的采集工作。最后通过LabVIEW软件开发一套大型回转支承状态监测与故障诊断系统,该系统主要包括数据采集、数据保存和数据分析三大模块,符合广大用户的操作习惯,实用性强且易操作。
闫大芹[5]（2018）在《基于级联随机共振对2DPSK信号传输误码率的研究》文中进行了进一步梳理本文就强噪声背景下,数字信号接收端误码率较高的问题,分别在只存在加性噪声以及加性和乘性噪声同时存在时提出了一种基于级联随机共振理论降低二进制差分相移键控信号（简记为:2DPSK）传输误码率的新方法。首先理论推导了在两种噪声背景下的2DPSK信号通过非线性系统的稳态误码率,并利用MATLAB中的Simulink模块库建立了仿真模型。将2DPSK信号随机共振系统与传统2DPSK信号相干解调系统进行对比,仿真实验结果表明当只有加性噪声时,在接收端增加一个非线性接收器后,输出的2DPSK信号的时域波形相较于传统模型有明显的周期性,单级随机共振系统输出信号的频谱峰值是传统模型的4.77倍。且输入信噪比在-15dB至5dB时,单级双稳随机共振系统模型输出误码率相较于传统模型输出误码率有很大幅度的下降,其中在-7dB时,误码率可下降86.15%。2DPSK信号通过级联双稳随机共振系统输出误码率较单级双稳随机共振系统输出误码率又可下降约17.88%。当乘性和加性高斯白噪声共同存在时,乘性噪声与加性噪声共同作用的系统输出误码率低于只有加性噪声的系统。在参数a1取值为0.2-0.6范围时,乘性和加性噪声共同激励的2DPSK级联随机共振系统的输出误码率较只有加性噪声时2DPSK级联随机共振系统的输出误码率降低约50.5%。通过模拟仿真并与传统方法比较发现,级联随机共振在小信噪比下的作用效果明显,预示着可能的潜在应用。
董洪程[6]（2017）在《基于最佳匹配阵列随机共振系统的研究及应用》文中研究指明现代通信系统及相关设备中,噪声使得接收端恢复出的信号与发送的信号存在着偏差。然而在某些非线性系统中,输入信号和噪声在输出中表现出协作效应,这种随机系统的协作现象即为“随机共振”。随机共振将妨碍信号传输的噪声变为信号的“催化剂”,充分利用无序的噪声能量向有序的信号能量转移的特性对改善现代通信系统的可靠性具有极大作用。本文基于经典的双稳态随机共振系统,结合最佳匹配理论与阵列思维,分别研究了微弱周期信号和大参数非周期信号传输过程中的随机共振现象及性质,主要工作内容如下:首先基于周期信号的单个双稳态系统,利用并行阵列的方法构建阵列双稳态系统,并通过引入最佳匹配理论,获得最佳匹配阵列双稳态系统。以最佳信噪比增益为测度,分析阵列数目、信号频率和噪声强度对随机共振效果的影响。发现了阵列系统的最佳信噪比增益存在数值上限。其次将最佳匹配阵列双稳态系统引入到非周期数字信号中,结合双稳态归一化尺度变化方法实现对大参数非周期数字信号的增强检测。同时发现阵列双稳态系统可以有效降低系统的误码率,采用最佳匹配理论则可以获得最佳误码率,并分析阵列数目、码元速率及噪声强度对随机共振效果的影响。在不考虑码间串扰的情况下,发现了码元速率对最佳误码率没有影响;通过增加阵列数目则可以使得最佳误码率趋于零。最后研究了最佳匹配阵列双稳态系统在ASCII码传输过程中的应用,通过构建英文文本的编码、传输、译码仿真实验,并分析阵列数目和噪声强度对ASCII码译码结果出现差错的影响。发现了通过增加阵列数目可以有效的降低系统的误比特率,改善文本的阅读质量。
黄家闽[7]（2012）在《稳定分布噪声背景下非线性系统的随机共振现象研究》文中研究表明在非线性系统中,当系统与输入的信号和噪声之间存在某种匹配时有序弱激励与无序随机干扰将出现协同效应,增加输入噪声反而能增加系统输出的信噪比。这一反直观的奇特现象最早被R. Benzi称为“随机共振”。经过几十年的发展,有关随机共振现象的理论与实验被不断完善,逐渐成为随机振动学科中的重要研究课题。到目前为止大多数有关随机共振现象的研究都是针对理想化的高斯噪声,稳定分布噪声背景下的随机共振研究还比较缺乏。事实上,稳定分布噪声是非常灵活的建模工具,比高斯噪声具有更广泛的适用性。因此,本文在前人的工作基础上,重点研究稳定分布噪声背景下各种非线性系统的随机共振现象。首先,我们介绍了稳定分布的定义和基本性质,并引入产生稳定分布随机数的方法。从最典型的随机共振系统模型,即过阻尼粒子在双稳态系统中的运动模型出发,通过Griiwald-Letnikov分数阶差分格式求解空间分数阶Fokker-Planck方程（FFPE）,能够得到系统输出的动态概率密度。对于常值信号激励下的系统,定义输出信噪比作为衡量系统输出性能的标准,可以验证随机共振现象的存在。当系统输入信号为周期方波时,经过一段时间的调制,系统输出将进入循环平衡状态。若以系统检测概率作为衡量标准,同样可以观察到随机共振现象。当双稳态系统存在时滞,且时滞量相对系统其它时间标度较小时,基于泰勒展开可以将时滞系统方程近似为无时滞项的一般微分方程,并且得到等效漂移项、扩散项和等效势函数。基于绝热近似理论,我们分析了高斯噪声背景下输入信号为正弦波时,时滞双稳态系统输出的信噪比。当输入信号为非周期二进制脉冲幅值调制信号时,我们用特征函数展开的方法计算得到系统输出的动态概率密度,并且得到系统响应速度。研究发现时滞量的增加将降低系统响应速度。当系统输入的噪声为稳定分布噪声时,利用差分法求解FFPE得到时滞系统输出的动态概率密度。由于系统输入为非周期信号,我们以系统检测错误概率作为系统衡量标准,通过理论和仿真实验验证了非周期随机共振现象的存在。接着,考虑到势函数对系统性能具有直接影响,我们分析了利用不同势阱形状的非线性系统处理信号的差别。由于外界干扰或系统自身的畸变,势阱可能产生不对称的情况。研究表明可以通过调节系统参数来降低势阱不对称性对系统输出表现的影响。利用参数调节随机共振处理算法进行信号检测时,最优系统参数对应的势函数往往接近于单稳态。因此,我们研究了单稳态系统和双稳态系统的性能差别。另外,当稳定分布噪声的分布函数不对称时,判决门限对系统输出性能影响较大。传统的随机共振现象是广泛存在于亚阈值系统中,并且在噪声概率分布已知的情况下,可以通过理论计算得到最优的噪声强度。当信号受到稳定分布噪声干扰时,由于该噪声没有封闭的概率分布解析式,采用一种绝对收敛的搜索算法可得到最优噪声强度。利用Monte-Carlo仿真方法验证了最优噪声强度的准确性。并且仿真实验结果表明通过增加阈值系统的单元个数可以提高系统的检测性能。
陈烨[8]（2009）在《随机共振在遥感图像处理中的应用研究》文中认为本文以海岸带遥感卫星图像为应用背景,探索了以小波分析与随机共振原理为工具的图像处理问题。全文分四部分,第一部分介绍了海岸带遥感图像处理的基本情况;第二部分详细地讲述了随机共振的原理,并就其在一维信号处理中的应用做了简要的分析;第三部分将随机共振推广到二维信号中,针对图像的随机共振,对常见的lena、cameraman图像进行处理,研究图像随机共振的效果;第四部分研究了基于小波随机共振的遥感图像处理方法。由于遥感卫星图像的数据量大,处理时经常需要消耗大量时间和空间资源,而很多情况下允许的时间空间资源是有限的,这就要求遥感图像处理方法非常高效。正是如此,本文提出了一种新的处理方法,结合小波分析的随机共振方法,可以在一定程度上解决这个问题。从信号处理的角度来讲,在非线性系统中,当输入带噪信号时,以适宜的物理量来衡量系统特性,如信噪比、驻留时间等,通过调节输入噪声强度或系统参数,使系统特性达到一个最大值,此时,我们称信号、噪声和非线性随机系统产生的协同现象为随机共振。目前一维信号的随机共振已经比较成熟,对二维信号的随机共振还处于探索阶段。本文采用PSNR值作为特性参数,当向阈值化图像中参入噪声时,会损害图像的质量,但是随着噪声强度的增强,图像的特性参数会先增加后降低。在特性参数处于最大值的时候,图像就发生了随机共振,这给图像的处理带来了新的思路。为了降低图像处理的时间空间资源,本文结合小波分析方法进行处理。在小波域中,使图像分解后最底层的逼近分量发生随机共振,然后对底层各分量进行一次重构,并继续进行随机共振,调节图像逼近分量的质量,直到第1层。最终得到的图像就是采用小波随机共振方法处理后的图像。通过实例验证看到,该方法可以增强图像的纹理特性,并保留图像的细节部分。
晁文婷[9]（2008）在《基于随机共振现象的数字图像水印研究》文中指出随着计算机网络,多媒体技术和信息隐藏科学的快速发展,数字产品的版权保护问题和认证完整性变得日趋重要。尽管自20世纪90年代初以来,数字水印技术已受到国内外学术界的广泛关注,并且已经取得显着的成果,但是作为一个新的研究领域,数字水印技术仍有很多理论和技术问题需要解决。有鉴于此,本文围绕目前数字水印领域存在的一些主要问题开展了深入的研究,并基于随机共振理论提出了两种新的数字水印算法。首先,我们提出了一种基于随机共振的数字图像多水印算法,将多水印信息调制为不同码率的二进制脉冲幅值调制信号,然后选取图像DCT不同段中频系数进行置乱,按照加性数字多水印的嵌入算法,对于数字水印信息的加密过程进行了改进。依据多水印信息的特点,采用一种双稳态非线性检测器来进行检测水印,这种非线性检测器具有较好的鲁棒性,可以检测出不同码率的数字多水印。实验表明,这种加密和检测方法对于JPEG压缩和剪切等多种攻击具有较好的鲁棒性。进一步地,我们研究了阵列噪声增强技术在数字水印技术中应用。非耦合的双稳态检测器组成的并联阵列可视为一种规则网络,阵列噪声与检测器参数都是可调谐参数,网络输出性能能够由非零阵列噪声优化,这就是阵列随机共振现象,也可以视为一种阵列噪声增强技术。我们运用改进的数字水印嵌入算法将水印嵌入到原始图像中,通过阵列噪声增强技术,提取水印和原始水印字符的相似度与单独的双稳态检测器检测结果相比得到了进一步改善。本文研究的结果是复杂随机系统在信息处理中的一个新拓展。
曾令藻[10]（2008）在《反常过程中的非周期随机共振理论》文中研究指明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。
二、随机共振在数字信号处理中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、随机共振在数字信号处理中的应用（论文提纲范文）
（1）微机械陀螺参量放大及低温漂技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 微机械陀螺概述 |
| 1.2 微机械陀螺原理和性能指标 |
| 1.2.1 微机械陀螺工作原理 |
| 1.2.2 微机械陀螺性能指标 |
| 1.2.3 Allan方差 |
| 1.3 微机械陀螺国内外研究现状 |
| 1.3.1 参量放大国内外研究现状 |
| 1.3.2 驱动闭环技术国内外研究现状 |
| 1.3.3 微机械陀螺温漂来源 |
| 1.3.4 低温漂技术国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究内容和章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 2 栅结构微机械陀螺结构和处理电路 |
| 2.1 微机械陀螺系统框图 |
| 2.2 变面积式栅结构微机械陀螺 |
| 2.2.1 静电驱动 |
| 2.2.2 电容检测 |
| 2.2.3 静电调谐 |
| 2.2.4 加工工艺 |
| 2.3 陀螺处理电路 |
| 2.4 数字信号处理 |
| 2.4.1 压控振荡器 |
| 2.4.2 解调、滤波、求幅度相位 |
| 2.4.3 PI控制器 |
| 2.5 陀螺电容检测方案 |
| 2.6 陀螺器件特性测量方法 |
| 2.6.1 基于模态扫频技术的器件特性测量方法 |
| 2.6.2 基于振动衰减曲线的器件特性测量方法 |
| 2.6.3 基于PLL-AGC控制方案的器件特性测量方法 |
| 2.7 实验平台 |
| 2.7.1 本文所用陀螺 |
| 2.7.2 本文所用仪器设备 |
| 2.8 小结 |
| 3 微机械陀螺的温度特性研究 |
| 3.1 标度因数和零偏的温漂分析与测试 |
| 3.1.1 弹性系数和阻尼系数的温度模型 |
| 3.1.2 电容检测增益和静电驱动增益的温度模型 |
| 3.1.3 电容检测方案对标度因数和零偏的影响分析 |
| 3.1.4 标度因数和零偏的温度特性测试 |
| 3.2 TEB电容检测方案的温度特性测试 |
| 3.2.1 标度因数和零偏的稳定性测试 |
| 3.2.2 两种电容检测方案下的扫频曲线 |
| 3.2.3 两种电容检测方案下的陀螺温度特性测试 |
| 3.3 基于初始电容差的温度补偿方案 |
| 3.3.1 工作原理 |
| 3.3.2 幅度和相位提取测试 |
| 3.3.3 实时温度补偿测试 |
| 3.4 小结 |
| 4 线性参量放大的理论研究 |
| 4.1 参量共振的理论分析 |
| 4.1.1 受迫振动分类和参量共振定义 |
| 4.1.2 参量共振的频率条件和临界条件 |
| 4.1.3 参量共振下振动位移的频率响应 |
| 4.1.4 参量放大的等效品质因子 |
| 4.1.5 非理想频率条件的理论分析 |
| 4.2 参量放大的仿真与实验结果 |
| 4.2.1 直流调谐能力的仿真与实验结果 |
| 4.2.2 非理想频率条件的仿真 |
| 4.2.3 参量放大/参量缩小倍数的影响参数 |
| 4.2.4 参量放大/参量缩小下的频率响应 |
| 4.2.5 参量放大等效品质因子的研究 |
| 4.3 调谐电压形式对参量共振的影响分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 线性参量放大的微机械陀螺 |
| 5.1 参量放大对陀螺性能影响的理论分析和仿真 |
| 5.1.1 参量放大的典型应用 |
| 5.1.2 参量放大对机械灵敏度和标度因数的影响 |
| 5.1.3 参量放大对正交误差的影响 |
| 5.2 基于参量放大的新型驱动CRF-PE闭环方案 |
| 5.2.1 工作原理 |
| 5.2.2 闭环平衡点分析 |
| 5.2.3 仿真结果 |
| 5.2.4 实验结果 |
| 5.3 基于CRF-PE闭环方案的陀螺器件特性测量方法 |
| 5.4 参量放大应用在陀螺检测模态的性能测试 |
| 5.4.1 直流调谐能力的仿真与实验结果 |
| 5.4.2 大气环境陀螺的参量放大测试 |
| 5.4.3 真空环境陀螺的参量放大测试和正交误差测试 |
| 5.5 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
（2）基于随机共振机制的弱信号检测理论和应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 微弱信号的提取与检测方法 |
| 1.2.1 弱信号检测常用技术 |
| 1.2.2 非线性随机共振技术 |
| 1.3 随机共振的起源与发展 |
| 1.3.1 随机共振的起源 |
| 1.3.2 随机共振的发展 |
| 1.4 随机共振在微弱信号提取与检测中的应用 |
| 1.5 论文主要内容和结构安排 |
| 第二章 随机共振模型与理论概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基本系统模型 |
| 2.2.1 双稳态势阱模型 |
| 2.2.2 静态阈值传感模型 |
| 2.3 评价指标 |
| 2.3.1 信噪比与信噪比增益 |
| 2.3.2 互信息 |
| 2.3.3 误码率 |
| 2.3.4 信道容量 |
| 2.4 随机共振理论概述 |
| 2.4.1 经典随机共振 |
| 2.4.2 非经典随机共振 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 时延反馈和势不对称双稳态系统的弱信号检测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 三种不同类型的双稳态势函数 |
| 3.2.1 势阱深度不对称 |
| 3.2.2 势阱宽度不对称 |
| 3.2.3 势阱深度和势阱宽度同时不对称 |
| 3.3 时延反馈和三种势函数不对称下双稳态随机共振系统的弱信号检测 |
| 3.4 性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 并行阵列双稳态通信系统中最优和鲁棒参数配置研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 P-BSR-CS模型 |
| 4.3 绝热近似条件下的参数分配机制 |
| 4.4 实际通信场景下的参数分配机制 |
| 4.5 性能分析 |
| 4.5.1 P-BSR-CS的阵列数目 |
| 4.5.2 阵列双稳态结构和无双稳态子系统结构的性能比较 |
| 4.5.3 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 自适应阵列双稳态随机共振图像复原研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 图像复原基本知识 |
| 5.2.1 经典图像复原方法 |
| 5.2.2 评价指标 |
| 5.2.3 扫描方式 |
| 5.3 基于最优自适应阵列双稳态系统的灰度图像复原方法 |
| 5.3.1 非线性随机共振图像复原 |
| 5.3.2 最优自适应随机共振图像复原方法 |
| 5.3.3 系统参数调节 |
| 5.4 实验结果与性能分析 |
| 5.4.1 fracture图像 |
| 5.4.2 cell图像 |
| 5.4.3 photography图像 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 阈值传感随机共振系统中噪声增强弱信号检测研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 单阈值传感系统 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 不同外部乘性噪声场景下的随机共振 |
| 6.2.3 实验结果和数据分析 |
| 6.3 阵列阈值传感网络 |
| 6.3.1 系统模型 |
| 6.3.2 阵列阈值传感网络中的二元信号检测 |
| 6.3.3 性能分析 |
| 6.3.4 扩展和讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）基于随机共振的微弱信号特征提取技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微弱信号检测 |
| 1.2.2 随机共振理论 |
| 1.2.3 信号处理中的随机共振 |
| 1.2.4 现状分析与总结 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 随机共振基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型 |
| 2.2.1 单阈值系统 |
| 2.2.2 双稳态系统 |
| 2.3 双稳态随机共振理论 |
| 2.3.1 Fokker-Planck方程 |
| 2.3.2 绝热近似理论 |
| 2.3.3 归一化尺度变换 |
| 2.4 测度指标 |
| 2.5 噪声调节随机共振 |
| 2.5.1 周期信号系统输出功率谱 |
| 2.5.2 非周期信号互相关描述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 自适应参数调节随机共振方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数学模型与理论 |
| 3.2.1 中频数字通信信号 |
| 3.2.2 双稳态参数调节随机共振 |
| 3.2.3 人工鱼群优化算法 |
| 3.3 自适应参数调节随机共振信号增强方法 |
| 3.3.1 基于奇异值分解的测度函数 |
| 3.3.2 整体框架 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.1 有效性验证 |
| 3.4.2 鲁棒性检验 |
| 3.4.3 信号质量增益检验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于随机共振的调制识别特征提取研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统框架 |
| 4.3 特征提取方法 |
| 4.3.1 幅度特征 |
| 4.3.2 相位特征 |
| 4.3.3 频率特征 |
| 4.3.4 小波变换特征 |
| 4.4 基于BP神经网络的分类方法 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5.1 所有类别信号的特征统计 |
| 4.5.2 基于BP神经网络的调制识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于随机共振的信号参数特征提取研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 随机共振联合小波变换的符号速率估计方法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 算法实现 |
| 5.2.3 仿真实验与性能分析 |
| 5.3 基于随机共振的OFDM子载波数估计改进算法 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 算法实现 |
| 5.3.3 仿真实验与性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（4）基于随机共振的大型回转支承故障诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 大型回转支承故障诊断研究现状 |
| 1.3.1 振动诊断技术 |
| 1.3.2 基于温度、压力等信号的诊断方法 |
| 1.3.3 基于无损探测技术的诊断方法 |
| 1.3.4 基于油液信号的诊断方法 |
| 1.4 随机共振模型的应用与发展现状 |
| 1.5 论文内容总结与章节安排 |
| 2 随机共振的相关理论 |
| 2.1 随机共振非线性系统方程 |
| 2.1.1 朗之万方程(Langevin Equation,LE) |
| 2.1.2 福克-普朗克方程(Fokker-Planck Equation,FPE) |
| 2.2 随机共振的基本理论 |
| 2.2.1 绝热近似理论 |
| 2.2.2 线性响应理论 |
| 2.3 随机共振的理论模型 |
| 2.3.1 双稳随机共振 |
| 2.3.2 单稳随机共振 |
| 2.4 随机共振的衡量指标 |
| 2.4.1 信噪比 |
| 2.4.2 互相关系数 |
| 2.4.3 驻留时间分布 |
| 2.4.4 误码率及信道容量 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 随机共振在信号处理中的应用分析 |
| 3.1 信号幅值影响因素 |
| 3.2 信号频率影响因素 |
| 3.3 噪声强度影响因素 |
| 3.4 随机共振系统用于大参数信号的状态监测情况 |
| 3.4.1 归一化变尺度随机共振 |
| 3.4.2 二次采样随机共振 |
| 3.4.3 调制随机共振 |
| 3.5 工程应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 自适应随机共振在微弱故障信号状态监测中的应用 |
| 4.1 冲击信号模型 |
| 4.2 加权负熵指标的构造 |
| 4.3 自适应随机共振系统在周期性冲击信号中的应用 |
| 4.3.1 狼群优化算法 |
| 4.3.2 自适应随机共振系统架构 |
| 4.3.3 仿真周期性冲击信号在自适应随机共振系统中的检测 |
| 4.4 工程应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 大型低速重载回转支承故障诊断 |
| 5.1 回转支承装置结构及故障特征频率的计算 |
| 5.1.1 装置结构 |
| 5.1.2 故障特征频率的计算 |
| 5.2 回转支承振动信号的采集 |
| 5.3 大型回转支承状态监测与故障诊断系统 |
| 5.3.1 回转支承故障诊断系统总体框架 |
| 5.3.2 数据采集模块 |
| 5.3.3 数据保存模块 |
| 5.3.4 数据分析模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）基于级联随机共振对2DPSK信号传输误码率的研究（论文提纲范文）
| 学位论文的主要创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 随机共振发展动态 |
| 1.3 课题的仿真和开发工具 |
| 1.4 论文研究的主要内容及结构 |
| 第二章 随机共振的基本理论 |
| 2.1 随机共振理论 |
| 2.1.1 绝热近似理论 |
| 2.1.2 线性响应理论 |
| 2.1.3 驻留时间分布理论 |
| 2.2 随机共振系统的经典模型 |
| 2.2.1 朗之万方程 |
| 2.2.2 普朗克(Fokker-Planck)方程 |
| 2.3 随机共振测度指标 |
| 2.3.1 输出信号功率谱 |
| 2.3.2 信噪比及信噪比增益 |
| 2.3.3 互相关系数 |
| 2.3.4 误码率及信道容量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 只有加性噪声时2DPSK信号的随机共振 |
| 3.1 二进制差分相移键控信号简介 |
| 3.2 2DPSK随机共振系统模型及输出误码率 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 稳态输出误码率 |
| 3.2.3 2DPSK随机共振仿真模型 |
| 3.3 输出信号时域及频域分析 |
| 3.4 2DPSK随机共振系统输出误码率 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 存在乘性噪声时2DPSK信号的级联随机共振 |
| 4.1 2DPSK级联双稳随机共振系统模型及误码率 |
| 4.1.1 系统模型 |
| 4.1.2 稳态输出误码率 |
| 4.2 加性噪声背景下的2DPSK级联双稳随机共振 |
| 4.2.1 加性噪声背景下级联双稳随机共振仿真模型 |
| 4.2.2 加性噪声背景下2DPSK级联随机共振系统输出误码率 |
| 4.3 存在乘性噪声时2DPSK级联双稳随机共振 |
| 4.3.1 存在乘性噪声时级联双稳随机共振仿真模型 |
| 4.3.2 存在乘性噪声时2DPSK级联随机共振系统输出误码率 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（6）基于最佳匹配阵列随机共振系统的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 随机共振的发展及研究现状 |
| 1.3 随机共振系统模型 |
| 1.4 本文的主要内容及章节安排 |
| 第二章 双稳态随机共振系统基本理论介绍 |
| 2.1 双稳态随机共振系统模型 |
| 2.2 度量随机共振效果的性能指标 |
| 2.3 双稳态系统经典理论 |
| 2.3.1 朗之万方程和福克-普朗克方程 |
| 2.3.2 绝热近似理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 周期信号的最佳匹配阵列随机共振系统研究 |
| 3.1 周期信号的最佳匹配阵列双稳态系统理论 |
| 3.1.1 周期信号的最佳匹配理论 |
| 3.1.2 阵列双稳态系统理论 |
| 3.1.3 周期信号的最佳匹配阵列双稳态系统 |
| 3.2 周期信号的最佳匹配阵列系统仿真分析 |
| 3.2.1 周期信号的最佳匹配阵列系统的Simulink仿真 |
| 3.2.2 周期信号的最佳匹配阵列系统的信噪比增益分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 非周期信号的最佳匹配阵列随机共振系统研究 |
| 4.1 非周期信号的最佳匹配阵列双稳态系统理论 |
| 4.1.1 BPAM调制及解调技术 |
| 4.1.2 归一化理论与最佳匹配理论 |
| 4.1.3 集合平均误码率理论 |
| 4.1.4 非周期信号的最佳匹配阵列双稳态系统 |
| 4.2 非周期信号的最佳匹配阵列系统仿真分析 |
| 4.2.1 非周期信号的最佳匹配阵列系统的Simulink仿真 |
| 4.2.2 非周期信号的最佳匹配阵列系统的误码率分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 最佳匹配阵列系统在ASCII码传输中的应用 |
| 5.1 ASCII码传输系统中的最佳匹配阵列系统应用 |
| 5.2 最佳匹配阵列系统应用实验仿真分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 图表清单 |
| 附录3 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）稳定分布噪声背景下非线性系统的随机共振现象研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 随机共振理论的发展与应用 |
| 1.2 不同噪声环境下的随机共振 |
| 1.3 信号检测中的随机共振 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 稳定分布噪声背景下的随机共振 |
| 2.1 稳定分布的定义及性质 |
| 2.2 稳定分布噪声下双稳态系统对常值激励的响应 |
| 2.3 稳定分布噪声下双稳态系统对周期信号的响应 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 时滞对参数调节随机共振系统的影响 |
| 3.1 时滞随机动力系统方程的近似方法 |
| 3.2 时滞双稳态系统的等效势函数 |
| 3.3 绝热近似假设条件下时滞双稳态系统的随机共振现象 |
| 3.4 高斯噪声下时滞双稳态系统的非周期随机共振现象 |
| 3.5 稳定分布噪声下时滞双稳态系统的非周期随机共振 |
| 3.6 多时滞双稳态系统的随机共振 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 势阱形状对非线性系统处理信号性能的影响 |
| 4.1 势阱的非对称性对系统性能的影响 |
| 4.2 利用单稳态系统处理信号的性能 |
| 4.3 非对称稳定分布噪声下的单稳态系统的响应特性 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 阈值系统的随机共振现象 |
| 5.1 广义高斯噪声背景下亚阈值系统的随机共振 |
| 5.2 稳定噪声背景下亚阈值系统的随机共振 |
| 5.3 并联阵列系统的检测性能及其在图像处理中的应用 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（8）随机共振在遥感图像处理中的应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 第二章 遥感图像处理基础 |
| 2.1 海岸带的基本概念 |
| 2.2 海岸带调查的目的和意义 |
| 2.3 海岸带观测卫星简介 |
| 2.4 海岸带遥感发展状况 |
| 2.4.1 遥感技术支撑手段 |
| 2.4.2 发展海岸带影象特征提取技术 |
| 2.5 海岸带遥感研究内容 |
| 2.5.1 研究目的 |
| 2.5.2 数据来源 |
| 2.6 遥感图像预处理 |
| 2.6.1 辐射校正 |
| 2.6.2 几何精度校正 |
| 2.6.3 图像融合 |
| 2.7 本章小节 |
| 第三章 随机共振基础 |
| 3.1 随机共振的几种模型 |
| 3.2 双稳态随机共振模型 |
| 3.2.1 双稳态周期随机共振系统的数学模型 |
| 3.2.2 物理意义 |
| 3.3 随机共振与信号处理 |
| 3.4 随机共振的发展 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 图像的随机共振 |
| 4.1 图像二值化时阈值对PSNR 的影响 |
| 4.2 阈下图像的随机共振 |
| 4.3 图像随机共振的解释 |
| 4.4 图像的参数调节随机共振 |
| 4.4.1 双稳态系统参数对图像质量影响的分析 |
| 4.4.2 噪声对图像质量的影响 |
| 4.5 基于噪声的图像随机共振 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 基于小波随机共振的图像处理 |
| 5.1 图像的小波域分解及其重构 |
| 5.2 图像的小波随机共振 |
| 5.3 小波滤波器对图像质量的影响 |
| 5.4 基于小波随机共振的海岸带遥感图像的初步研究 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 小波随机共振方法在海岸带遥感图像处理中的应用研究 |
| 6.1 遥感图像的小波随机共振研究 |
| 6.2 遥感图像的小波随机共振分析 |
| 6.3 本章小节 |
| 第七章 结论及意义 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）基于随机共振现象的数字图像水印研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究的历史背景 |
| 1.1.1 数字水印的起源 |
| 1.1.2 数字水印的国内外研究现状 |
| 1.1.3 随机共振及其在数字水印中应用发展 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 当前研究存在的问题 |
| 1.2.3 本文的研究内容和方法 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 第二章 随机共振理论概述 |
| 2.1 随机共振理论介绍和应用 |
| 2.1.1 介绍 |
| 2.1.2 应用 |
| 2.2 双稳态系统理论和双稳态检测器 |
| 2.2.1 双稳态系统模型与信噪比 |
| 2.2.2 双稳态信号处理器模型 |
| 2.2.3 双稳态信号处理器在信号处理中的应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数字水印概述及其算法研究 |
| 3.1 数字水印的定义和基本特征 |
| 3.1.1 定义 |
| 3.1.2 基本特性 |
| 3.2 数字水印技术概述 |
| 3.2.1 数字图像水印技术 |
| 3.2.2 数字水印的攻击方法 |
| 3.2.3 数字水印技术的评价体系 |
| 3.3 数字水印技术的应用和发展方向 |
| 3.4 数字水印算法的一般原理 |
| 3.5 数字水印算法分类 |
| 3.5.1 空间域水印算法 |
| 3.5.2 变换域水印算法 |
| 3.5.3 其他算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于随机共振理论的数字水印算法研究 |
| 4.1 应用双稳态检测器的数字多频率水印算法 |
| 4.1.1 数字水印的嵌入算法 |
| 4.1.2 数字水印检测模型与检测算法 |
| 4.2 应用阵列双稳态检测器的数字水印算法 |
| 4.2.1 数字水印的嵌入算法 |
| 4.2.2 数字水印检测模型与检测算法 |
| 4.2.3 实验结果和分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）反常过程中的非周期随机共振理论（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 随机共振基本理论 |
| 1.2 反常过程基本理论 |
| 1.3 反常系统中的随机共振研究 |
| 1.4 本文所做的工作 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 双稳态次扩散系统 |
| 2.1 任意势函数下的TFFPE及求解 |
| 2.2 双稳态次扩散系统的概率密度函数 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 常值信号调制下的双稳态次扩散系统的动态性能 |
| 3.1 常值信号输入下的次扩散系统 |
| 3.2 次扩散指数α对双稳态系统性能的影响 |
| 3.3 数字信号输入下的双稳态次扩散系统初探 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 Lévy噪声背景下的参数调节非周期随机共振 |
| 4.1 空间分数阶Fokker-Planck方程的概率密度 |
| 4.2 双稳态超越扩散系统的动态误码率 |
| 4.3 Lévy噪声下的参数诱导非周期随机共振 |
| 4.4 Lévy噪声中的高阶双稳态系统 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 Lévy噪声诱导的非周期随机共振 |
| 5.1 系统阈值与转换时间 |
| 5.2 Lévy噪声诱导亚阈值非周期随机共振 |
| 5.3 Lévy噪声中的驻留非周期随机共振 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 非对称Lévy噪声下的双稳态数字信号处理器 |
| 6.1 系统模型 |
| 6.2 空间分数阶Fokker-Planck方程的隐式差分格式 |
| 6.3 非对称Lévy噪声中的参数诱导非周期随机共振 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 附录 分数阶微积分 |
| 1 分数阶微积分的基本定义与性质 |
| 2 分数阶微积分的差分法 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻博期间合作完成的学术论文 |
四、随机共振在数字信号处理中的应用（论文参考文献）
- [1]微机械陀螺参量放大及低温漂技术研究[D]. 林一羽. 浙江大学, 2020(01)
- [2]基于随机共振机制的弱信号检测理论和应用研究[D]. 刘健. 南京邮电大学, 2018(02)
- [3]基于随机共振的微弱信号特征提取技术研究[D]. 张政. 战略支援部队信息工程大学, 2019(02)
- [4]基于随机共振的大型回转支承故障诊断技术研究[D]. 王洪涛. 大连理工大学, 2019
- [5]基于级联随机共振对2DPSK信号传输误码率的研究[D]. 闫大芹. 天津工业大学, 2018(12)
- [6]基于最佳匹配阵列随机共振系统的研究及应用[D]. 董洪程. 南京邮电大学, 2017(02)
- [7]稳定分布噪声背景下非线性系统的随机共振现象研究[D]. 黄家闽. 浙江大学, 2012(06)
- [8]随机共振在遥感图像处理中的应用研究[D]. 陈烨. 天津大学, 2009(S2)
- [9]基于随机共振现象的数字图像水印研究[D]. 晁文婷. 青岛大学, 2008(03)
- [10]反常过程中的非周期随机共振理论[D]. 曾令藻. 浙江大学, 2008(11)