線性系統(tǒng)中的隨機(jī)噪聲總是有害的,因而需要被濾除。而在一些非線性系統(tǒng)中,噪聲卻可以輔助增強(qiáng)系統(tǒng)的響應(yīng),甚至對系統(tǒng)性能的優(yōu)化起著關(guān)鍵作用,這種“反常”的現(xiàn)象稱作隨機(jī)共振(SR)。本文在信息論框架下,探討信息傳輸、處理中的噪聲功效,揭示隨機(jī)共振的存在性和可應(yīng)用性,主要內(nèi)容包括:(1)在離散信源情況下,研究了單閾值系統(tǒng)中噪聲增強(qiáng)互信息的隨機(jī)共振功效。首先,當(dāng)輸入信號為一般的多元信號時,本文推導(dǎo)了使得互信息達(dá)到最大值的最優(yōu)噪聲形式。然后本文考慮了特殊的二元信號,具體給出了最優(yōu)噪聲的分布,通過計算發(fā)現(xiàn)最優(yōu)噪聲誘導(dǎo)的互信息量等于信源熵。此外,當(dāng)系統(tǒng)中的噪聲類型限制為廣義高斯噪聲或二元對稱噪聲時,通過優(yōu)化噪聲的參數(shù),本文獲得了次優(yōu)噪聲,并探討了次優(yōu)噪聲對互信息的增強(qiáng)功效,進(jìn)而對比分析了不同次優(yōu)噪聲功效之間的差異性。(2)在連續(xù)信源情況下,研究了閾值系統(tǒng)中的噪聲對互信息的提升效果。在單閾值系統(tǒng)中,本文發(fā)現(xiàn)最優(yōu)噪聲具有常值形式,同時本文也利用優(yōu)化方法獲得了次優(yōu)噪聲及其作用功效。然而,次優(yōu)噪聲的存在性與系統(tǒng)閾值有關(guān),當(dāng)閾值較小時,次優(yōu)噪聲可能退化為零噪聲。于是,本文定義“閾值的界值”來反映次優(yōu)噪聲的存在性。...

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 隨機(jī)共振的研究背景與意義
    1.2 非線性系統(tǒng)
        1.2.1 雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)
        1.2.2 靜態(tài)閾值系統(tǒng)
        1.2.3 系統(tǒng)中的“共振”
    1.3 信號處理中的隨機(jī)共振研究進(jìn)展
        1.3.1 信號檢測
        1.3.2 信號估計
    1.4 信息論領(lǐng)域中的隨機(jī)共振研究進(jìn)展
        1.4.1 信息度量
        1.4.2 失真信源編碼(量化)
        1.4.3 信道編碼
    1.5 本文主要研究內(nèi)容
    1.6 附錄
第二章 噪聲增強(qiáng)閾值系統(tǒng)的互信息:離散信源
    2.1 引言
    2.2 閾值系統(tǒng)中的最優(yōu)SR噪聲
        2.2.1 一般離散信號
        2.2.2 二元信號
    2.3 閾值系統(tǒng)中的次優(yōu)SR噪聲
        2.3.1 最優(yōu)拉普拉斯噪聲
        2.3.2 最優(yōu)高斯噪聲
        2.3.3 最優(yōu)均勻噪聲
        2.3.4 最優(yōu)二元對稱噪聲
    2.4 噪聲增強(qiáng)信息傳輸?shù)墓π?br>    2.5 本章小結(jié)
第三章 噪聲增強(qiáng)閾值系統(tǒng)的互信息:連續(xù)信源
    3.1 引言
    3.2 單閾值系統(tǒng)中的最優(yōu)SR噪聲
    3.3 單閾值系統(tǒng)中的次優(yōu)SR噪聲
        3.3.1 最優(yōu)拉普拉斯噪聲
        3.3.2 最優(yōu)高斯噪聲
        3.3.3 最優(yōu)均勻噪聲
        3.3.4 最優(yōu)二元對稱噪聲
    3.4 單閾值系統(tǒng)中噪聲增強(qiáng)信息傳輸?shù)墓π?br>    3.5 閾值陣列中噪聲增強(qiáng)信息傳輸?shù)墓π?br>    3.6 本章小結(jié)
    3.7 附錄
第四章 標(biāo)量量化中的隨機(jī)共振研究
    4.1 引言
    4.2 均勻量化器回顧
    4.3 SR量化器
    4.4 隨機(jī)量化中的噪聲功效
        4.4.1 固定比例因子
        4.4.2 最優(yōu)比例因子
    4.5 本章小結(jié)
    4.6 附錄
第五章 向量量化中的隨機(jī)共振研究
    5.1 引言
    5.2 隨機(jī)向量量化模型
    5.3 向量量化中的噪聲功效
        5.3.1 均勻信號量化
        5.3.2 高斯信號量化
    5.4 本章小結(jié)
第六章 信道編碼中的隨機(jī)共振研究
    6.1 引言
    6.2 信道編碼系統(tǒng)的模型
    6.3 卷積碼譯碼中的隨機(jī)共振功效
        6.3.1 譯碼算法
        6.3.2 譯碼性能
    6.4 Turbo碼譯碼中的隨機(jī)共振功效
        6.4.1 迭代譯碼過程及噪聲功效
        6.4.2 不同閾值單元數(shù)目M下的譯碼性能比較
        6.4.3 不同閾值水平u下的譯碼性能比較
    6.5 本章小結(jié)
    6.6 附錄
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 本文總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀博士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀博士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝



本文編號：3800778