检索结果-南通市图书馆

作者：耿丽硕杭州电子科技大学

学位级别：硕士

强噪声背景下的弱信号检测研究,是测量技术的热点和难点之一,在生物医学、测控、以及军事等领域有着重要的应用前景。近年来,随机共振理论和实验研究的开展,为弱信号检测提供了新的思路和方法。目前基于随机共振的弱信号检测研究中,更... 详细信息

强噪声背景下的弱信号检测研究,是测量技术的热点和难点之一,在生物医学、测控、以及军事等领域有着重要的应用前景。近年来,随机共振理论和实验研究的开展,为弱信号检测提供了新的思路和方法。目前基于随机共振的弱信号检测研究中,更多关注于单层或开环结构的模型。但在实际应用中,此类模型容易受到背景噪声强度和信号幅值的影响。因此本文提出将多层和反馈结构应用于随机共振模型中,对单层、双层以及反馈结构的周期和非周期信号响应分别进行了研究、仿真和比较;以图像复原为例,进行了随机共振弱信号检测的实际应用。本文主要工作和研究成果如下: (1).研究了FitzHugh-Nagumo (FHN)神经元模型和双稳态模型的随机共振现象,分析了周期信号和非周期信号作用下的响应,验证了噪声对随机共振的作用,为后续实验奠定了基础;(2).模拟神经系统中神经元之间的会聚方式,构建了双层FHN神经元网络。并采用互信息率等评价方法,对单个神经元和双层神经元模型的随机共振性能进行了定量描述和比较,分析了该网络在噪声环境中的信号检测能力。实验结果表明,与单个神经元模型相比较,其检测性能受噪声强度和信号幅值的影响较小,更适合于动态环境下的弱信号检测;(3).为了降低开环网络在噪声强度多变的环境中对弱信号检测的不稳定性,本文提出将反馈环节引入双层FHN神经元网络模型,以改善可变噪声背景下的弱信号检测性能。研究结果表明,闭环神经元网络模型的随机共振现象要优于开环双层网络和单个神经元,能够在更宽的噪声范围内反映输入信号的规律,提高了稳定性能;(4).本文将随机共振机制应用于低信噪比图像复原中。在充分考虑图像像素空间相关性的基础上,采用0°和180°Hilbert扫描法,对二维图像进行独立降维;利用双稳态系统的非线性特性,通过添加特定强度的噪声,实现污染图像目标信息的增强;最后对降维信号的双稳态响应进行了决策和重构,实现了低信噪比图像的复原任务。实验结果表明,该方法抑制噪声的能力较好,对细节的重现效果清晰。尤其对于被强噪声污染(噪声强度=300)的图像,在主观视觉效果和信噪比评价上,与传统复原方法相比,具有较佳的性能。本文研究成果表明在双层闭环网络结构中,基于随机共振的含噪信号检测具有更佳的稳定性能。而在图像复原中的具体实践,显示了随机共振在弱信号检测领域具有良好的实际应用前景。

关键词：随机共振微弱信号检测 FitzHugh-Nagumo神经元模型双稳态模型图像复原

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基于随机共振模型的低照度图像增强算法研究

基于随机共振模型的低照度图像增强算法研究

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作者：龚亚林西南科技大学

学位级别：硕士

低照度环境下获取的图像存在对比度低、细节信息缺失、全局伴有大量的噪声等问题。这类图像不仅会影响人类的视觉感知能力,而且会给图像的进一步处理带来困难。因此,研究低照度图像增强技术具有重要的现实意义。现有的图像增强技术在增... 详细信息

低照度环境下获取的图像存在对比度低、细节信息缺失、全局伴有大量的噪声等问题。这类图像不仅会影响人类的视觉感知能力,而且会给图像的进一步处理带来困难。因此,研究低照度图像增强技术具有重要的现实意义。现有的图像增强技术在增强图像亮度和对比度的同时,也会将噪声放大,严重影响图像质量。而现有的图像去噪方法在高噪声情况下,会在去噪的同时丢失许多图像细节信息,因此,目前的图像增强方法无法同时达到对比度增强、噪声抑制和细节保持皆优的效果。随机共振是一种弱信号增强方法,适当的噪声在该方法中是有利而必须的,它是利用噪声引起的信号共振来实现弱信号的增强,因此,本文主要研究基于随机共振理论的低照度图像增强处理方法,其主要的研究工作包括:(1)本文对传统图像增强算法以及随机共振经典理论和模型等方面进行了研究和阐述。传统方法进行图像增强的出发点都是基于图像噪声的消除和抑制,没有能够利用到图像内部的噪声,将这一弱点转换为自身的优点。在随机共振理论与模型的研究中,对随机共振理论的发展进行了回顾,并对其在一维信号处理、故障检测等方面中的应用进行了仿真。(2)本文提出了一种以双稳态随机共振模型为基本模型,对黑暗低照度图像进行快速增强的优化算法。该算法利用四阶龙格-库塔法求解微分方程,计算出最优双稳态模型参数,并在此基础上,利用动力学迭代的方法对算法的迭代函数进行了设计,能够动态地调整低照度图像的强度值矢量。实验结果表明,该算法能够利用图像内部存在的噪声,处理非均匀光照图像,图像边缘位置以及细节能够较好的保留和体现,整体图像灰度值得到增强,输出图像更清晰,鲁棒性更好。(3)本文提出了一种基于符号序列熵的自适应随机共振的低照度图像增强算法。该算法基于双稳态随机共振模型,利用蚁群算法求解双稳态模型系统参数a和b,以输出信号的符号序列熵作为判断是否达到最佳随机共振的测度标准,能够自适应的调节使系统达到最佳随机共振状态。实验结果表明,与当前图像增强算法相比,该算法拥有更佳的视觉信息,较好地保持图像颜色和细节信息。最后,本文基于上述两种改进低照度图像增强算法,设计了一款低照度图像增强软件,该软件中包含有图像预处理、图像增强、图像缩放等多个功能,该软件操作简单、高效,具有广阔的应用前景。

关键词：图像增强随机共振双稳态模型参数优化评价指标

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海洋噪声背景下基于随机共振方法的波束形成

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声学技术 2006年第2期25卷 98-102页

作者：安良陈励军陆佶人东南大学无线电工程系南京210096

为了改善低信噪比下波束形成的性能,从双稳态随机共振模型出发,提出了利用频率尺度变换,将随机共振和波束形成结合起来的算法。给出了双稳态模型参数的估计方法、数值仿真和应用于海洋噪声背景下波束形成的实验结果。由实验结果可见,随... 详细信息

为了改善低信噪比下波束形成的性能,从双稳态随机共振模型出发,提出了利用频率尺度变换,将随机共振和波束形成结合起来的算法。给出了双稳态模型参数的估计方法、数值仿真和应用于海洋噪声背景下波束形成的实验结果。由实验结果可见,随机共振确实改善了波束形成器输入数据的质量,从而提高了波束形成的性能以及信噪比。

关键词：随机共振双稳态模型波束形成频率尺度变换

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