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长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2~0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型. 相似文献
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基于高阶谱分析的机械故障特征识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上,利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质,研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法,提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较,成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别,效果十分显著。 相似文献
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以FH-GMSK(frequency hopping-gaussian filtered minimum shift keying)通信系统作为载体对跳频通信的干扰样式识别进行研究,从跳频通信接收信号中联合提取干扰的时域、频域和时频域特征,得到了一组稳定性好、对干信比不敏感的特征参数,在不需要干扰先验知识的情况下对FH-GMSK通信系统中常用的干扰样式进行了自动识别.仿真结果表明:该方法对跳频通信常见的干扰信号在不同干信比的情况下能获得很高的正确识别率. 相似文献
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针对铁谱分析的磨粒识别过程中存在原始磨粒特征描述指标参数多、非线性突出的问题,提出基于核主成分分析的磨粒特征提取方法,介绍该方法的原理与算法。结合某柴油发动机故障检测与分析系统中铁谱磨粒自动识别的应用实例,并与传统主成份分析方法进行对比分析,结果表明该方法在进行样本非线性特征参数指标综合以及特征维数压缩方面具有可行性和有效性。 相似文献
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