非線性系統(tǒng)中,在一定條件下通過增強(qiáng)噪聲的作用可以提高信號(hào)處理的效果,這一現(xiàn)象被成為隨機(jī)共振。本文主要對(duì)多閾值系統(tǒng)中的閾上隨機(jī)共振現(xiàn)象進(jìn)行了研究,具體的研究內(nèi)容如下:首先以互信息為測度,根據(jù)三種不同的閾值取值方法,對(duì)加性與乘性高斯噪聲共同作用下的多閾值系統(tǒng)中的閾上隨機(jī)共振現(xiàn)象進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)該現(xiàn)象的產(chǎn)生受閾值單元輸出元數(shù)、閾值單元數(shù)、閾值取值方法與閾值大小的影響,其中閾值與閾值輸出單元數(shù)的選擇對(duì)于系統(tǒng)中閾上隨機(jī)共振現(xiàn)象的產(chǎn)生以及信息傳輸?shù)母纳坪苤匾�。同時(shí)通過對(duì)比閾值取值方法發(fā)現(xiàn),對(duì)閾值進(jìn)行分組比未分組時(shí)的信息傳輸效果要差。然后以互信息為測度對(duì)加性高斯噪聲分別與三種乘性非高斯噪聲共同作用下的多閾值系統(tǒng)中的閾上隨機(jī)共振進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)該現(xiàn)象對(duì)于噪聲具有魯棒性。通過比較各乘性噪聲的效果,發(fā)現(xiàn)選取柯西噪聲最不利于系統(tǒng)中出現(xiàn)閾上隨機(jī)共振現(xiàn)象。最后以峰值信噪比為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),研究了對(duì)多閾值系統(tǒng)中閾上隨機(jī)共振現(xiàn)象在圖像處理的應(yīng)用。發(fā)現(xiàn)圖像處理的效果與系統(tǒng)閾值單元輸出元數(shù)的選擇關(guān)聯(lián)性最強(qiáng),提高閾值單元輸出元數(shù)有利于快速增強(qiáng)圖像處理的效果。 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

隨機(jī)共振一般模型

McDonnell 等人[54]以信號(hào)量噪比為測度研究了具有加性噪聲的多閾值 現(xiàn)象，Cheng 等人[55]則分別以互信息和信號(hào)量噪比為測度研究了具有乘值系統(tǒng)中的 SSR 現(xiàn)象。在多閾值系統(tǒng) SSR 現(xiàn)象的研究中，通常情況下對(duì)都基于同一種方法，Zhou 等人[56]則以信噪比為測度對(duì)不同閾值取值方法因?yàn)樵趯?shí)際情況中，系統(tǒng)會(huì)同時(shí)受到加性噪聲和乘性噪聲的影響，所以本獻(xiàn)的基礎(chǔ)上以互信息為測度研究了在加性與乘性噪聲共同作用下多閾值 現(xiàn)象，并對(duì)不同閾值取值方法進(jìn)行比較。值系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型型定義與符號(hào)說明和乘性高斯噪聲共同作用下的多閾值系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖 3.1 所示[55]。

京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第三章 加性與乘性高斯噪聲作用下多閾值系統(tǒng)中的 SS1, 2, ,, 1, 2, ,j j N j j M. (3.18)由式(3.10)可以計(jì)算出互信息 I ( X ; Y )。下圖 3.2—圖 3.6 給出了在各系統(tǒng)參數(shù)下閾值取正值時(shí)，互信息I 隨不同噪聲強(qiáng)度化，其中圖 3.3—圖 3.5 的閾值分布區(qū)間均為[0,1]。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于隨機(jī)共振的無人機(jī)偵察圖像增強(qiáng)方法[J]. 劉進(jìn).  艦船電子對(duì)抗. 2018(02)
[2]基于閾上隨機(jī)共振的侯馬盟書虛擬修復(fù)方法[J]. 藺素珍,張商珉,師曉波.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)共振的圖像快速增強(qiáng)優(yōu)化算法[J]. 馮永亮.  控制工程. 2016(07)
[4]一類非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中噪聲改善信息傳輸[J]. 李歡,王友國.  物理學(xué)報(bào). 2014(12)
[5]一類非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的超閾值隨機(jī)共振現(xiàn)象[J]. 郭永峰,譚建國.  物理學(xué)報(bào). 2012(17)
[6]雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振機(jī)制及其在圖像復(fù)原中的應(yīng)用[J]. 陳可,范影樂,李軼.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2011(07)
[7]基于變分貝葉斯估計(jì)的相機(jī)抖動(dòng)模糊圖像的盲復(fù)原算法[J]. 孫韶杰,吳瓊,李國輝.  電子與信息學(xué)報(bào). 2010(11)
[8]基于FitzHugh-Naguno神經(jīng)元隨機(jī)共振機(jī)制的圖像復(fù)原[J]. 薛凌云,段會(huì)龍,向?qū)W勤,范影樂.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2010(06)
[9]基于雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振的圖像復(fù)原技術(shù)研究[J]. 龐全,錢誠,楊翠容,范影樂.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2008(08)
[10]二進(jìn)制信號(hào)傳輸中隨機(jī)共振與線性方法的比較[J]. 李建清,段江海,宋愛國.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2004(04)



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