一类非线性网络系统中噪声改善信号的相关性

摘要：

基于相关系数研究了在一类非线性神经网络系统中加性和乘性噪声作用下的阈上随机共振现象。仅在加性噪声或者乘性噪声的作用下，对每一个固定的系统阈值，加性噪声下的阈上随机共振比乘性噪声下的阈上随机共振更容易发生，且相关系数所达到的峰值也比在乘性噪声下的峰值大，这说明加性噪声更有利于改善信号的相关性。系统阈值的增加会降低阈上随机共振的功效；而阈值单元数目的增多，会提高阈上随机共振的功效。加性和乘性噪声共同作用下的阈上随机共振现象同样存在，对系统阈值进行恰当选取和增加系统阈值单元数目使得阈上随机共振现象更加明显；给定乘性噪声而改变加性噪声比固定加性噪声而改变乘性噪声阈上随机共振更容易发生，且功效更好。

关键词：阈上随机共振、相关系数、噪声

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61179027

在线出版日期：2014-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：95-99