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声明
第一章绪论
1.1研究背景和研究意义
1.2研究现状和发展趋势
1.2.1随机共振理论研究
1.2.2随机共振应用研究
1.2.3基于神经元模型的随机共振机制研究现状
1.3主要研究内容
1.4本文组织结构
第二章随机共振基本理论研究
2.1随机共振研究模型
2.2经典随机共振理论
2.2.1随机共振机制定性分析
2.2.2绝热近似理论
2.2.3驻留时间理论
2.3非绎典随机共振理论
2.4随机共振评价方法
2.4.1信噪比评价指标
2.4.2相关性理论评价指标
2.4.3信息理论评价指标
2.4.4驻留时间评价指标
2.4.5尖峰信号间隔直方图
第三章神经元模型的随机共振机制研究
3.1 Hodgkin-Huxley神经元模型
3.1.1模型仿真参数
3.1.2 Hodgkin-Huxley神经元的阈值下随机共振
3.1.3 Hodgkin-Huxley神经元的阈值上随机共振
3.2.FitzHugh-Nagumo神经元模型
3.2.1模型仿真参数
3.2.2 FitzHugh-Nagumo神经元的阈值下随机共振
3.2.3 FitzHugh-Nagumo神经元的阈值上随机共振
3.3 EEG动力学模型
3.3.1模型仿真参数
3.3.2 EEG动力学模型的周期信号响应随机共振
3.3.3 EEG动力学模型的非周期信号响应随机共振
3.4神经元模型的阈值特性分析
3.5结论
第四章随机共振在语音复原上的应用研究
4.1随机共振语音复原算法
4.2实验数据库
4.2.1英文数据库
4.2.2中文数据库
4.2.3孤立词库
4.3实验结果及讨论
4.4结论
第五章随机共振在图像复原上的应用研究
5.1图像复原概述
5.1.1图像退化/复原模型
5.1.2图像复原效果的衡量
5.2自适应随机共振图像复原算法及灰度图像复原研究
5.2.1算法基本思想
5.2.2灰度图像复原仿真实验
5.3快速自适应最优随机共振图像复原算法及图像复原研究
5.3.1算法速度优化
5.3.2添加噪声类型的优化
5.3.3快速自适应最优随机共振图像复原算法
5.4快速自适应最优随机共振图像复原算法的彩色图像复原
5.5结论
第六章随机共振在图像增强上的应用研究
6.1图像增强概述
6.2基于随机共振技术的图像增强算法
6.3实验结果及讨论
6.4结论
第七章总结与展望
7.1工作总结
7.2工作展望
致谢
参考文献
附录 作者在读期间发表和投稿的学术论文