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自适应随机共振算法用于微弱信号检测 总被引:4,自引:0,他引:4
我们[1] 曾将随机共振方法应用于化学弱信号的检测 ,并提出了一种只利用测量信号本身所包含噪声的协作效应来检测化学弱信号的新方法 [2 ] ,即通过连续变化系统自身的稳态参数来实现共振 .在以往工作中 ,对输出结果的表征也只是将输出与已知结果进行比较 ,通过对输出的随时监控来判断是否得到最优结果 ,因而不能实现微弱信号的自适应检测 .这无疑也限制了此方法的实际应用 .本文在以上工作的基础上 ,研究了双稳系统的输出特性 ,提出了一种自适应随机共振算法 ,即基于双稳系统的系统输出可以通过调节系统自身的稳态参数达到共振 ,从而在连续… 相似文献
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在小尺度的生物化学反应体系中内噪声是普遍存在的,本文采用化学Langevin方程研究了细胞体系中内噪声对弱信号检测的作用. 研究发现, 在Hopf分岔点附近, 当弱信号非常小以至于不能独立地激发细胞内的钙尖峰振荡时, 内噪声能够帮助细胞内的钙振荡信号越过一个域值, 并且在一个最佳的内噪声强度下, 内噪声、内噪声诱导的钙振荡和弱信号之间会产生共振现象, 由此极大地增强了细胞体系对弱信号的检测能力. 由于内噪声是通过细胞尺度变化而改变的, 因此这种现象也说明了在对弱信号检测行为中最佳细胞尺度的存在. 研究还发现最佳的细胞尺度与真正的细胞体积是相吻合的, 并且基本不随外界刺激的改变而改变, 这具有重要的生物学意义. 相似文献
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生命系统时刻受到各类信号的干扰,这些信号有些源于外界,有些源于细胞内部,既可能是周期信号,也可能是随机信号.过去几十年里,人们对噪音在生命体系中的积极作用进行了广泛研究,发现了生命体系中的随机共振现象.同时,对于生命系统的一些周期行为如生物钟等现象,研究者们从遗传学和动力学的角度进行了探索.随着生物信息学的发展,科学工作者们根据生命体系内的复杂动力学反应构建了一些生物模型和基因网络,给理论和实验工作者提供了更好的研究平台.我们将周期信号与噪音作为干扰信号,研究了基因调控系统对这些信号的反应. 相似文献
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辛厚文 《化学物理学报(中文版)》2000,13(4):388-405
化学体系中随机共振现象的特性、机理、本质和应用的研究是非常重要的前沿课题。综述中国科学技术大学非线性化学实验室,在化学体系随机共振现象的理论研究中,所取得的主要成果,并阐述化学体系随机共振现象研究中所提出来的若干重要问题:非均相化学体系中随机共振;化学体系中内信号随机共振;化学体系中多重随机共振;化学体系中随机共振的调制;化学体系中色噪声作用下的随机共振;化学体系中时空随机共振;耦合化学体系中随机共振;化学体系中双参量随机共振。 相似文献
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建立了一种基于随机共振和微纳传感器阵列的六氟化硫气体检测方法.使用两个360 μm极间距离的微纳传感器构成的阵列结合随机共振算法,在室温常压,相对湿度70%的条件下检测3.0~24 g/m3 SF6气体及纯SF6气体,以信噪比极大值实现各浓度SF6气体的区分.传感器工作于微电离平衡状态,检测过程中无有害气体产生,安全性较高.为检验该方法的实用性,依据国家标准在温度20 ℃、相对湿度70%和常压条件下模拟现场检测3.0~12 g/m3SF6气体,结果表明: 本方法具有较好的重复性和实用性. 相似文献
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电氧化甲酸反应体系的随机共振调制 总被引:1,自引:0,他引:1
采用甲酸电氧化的反应模型对随机共振的调制进行了研究。反应模型中有驱动电流和CO的饱和覆盖率两个控制参量。当弱信号和噪声同时作用于驱动电流时,固定信号强度,体系输出的脉冲间隔分布可以在合适的噪声强度时最有序,表明出现了随机共振现象。对CO的饱和覆盖率施加周期性信号的作用可以对随机共振行为进行调制,调制的结果取决于调制信号的周期及初相位。 相似文献
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一种有效提取弱信号的新方法 总被引:13,自引:0,他引:13
随机共振 ( Stochastic Resonance,简称 SR)最初由 Benzi[1] 于 1 981年提出 ,并在气象学领域中得到了成功的应用 .根据随机共振理论 ,通过加噪声可在某一“共振”点处大幅度提高信号的信噪比 .这种方法也已成功地应用于方波脉冲信号的恢复 [2 ] ,但在化学信号中的应用尚属空白 .我们首次将这种方法用于化学弱信号的检测 ,并在简单喇曼谱图的解析中获得成功 [3 ] .但是 ,加噪声的方法作为一种有效的信号分析手段还显得很不成熟 .具体表现为处理过程较繁 ,分析信号的峰位偏移明显 ,而且结果在一定程度上要依赖人为判断来决定 [3 ] . 在… 相似文献
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A method based on stochastic resonance for the detection of weak analytical signal 总被引:10,自引:0,他引:10
An effective method for detection of weak analytical signals with strong noise background is proposed based on the theory of stochastic resonance (SR). Compared with the conventional SR-based algorithms, the proposed algorithm is simplified by changing only one parameter to realize the weak signal detection. Simulation studies revealed that the method performs well in detection of analytical signals in very high level of noise background and is suitable for detecting signals with the different noise level by changing the parameter. Applications of the method to experimental weak signals of X-ray diffraction and Raman spectrum are also investigated. It is found that reliable results can be obtained. 相似文献
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本文描述了铁在硫酸中活化 钝化转移过程的双稳特征 ,并模拟出该过程的随机共振现象 . 相似文献