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无调的随机共振没有调.

J J Collins1, C C Chow, T T Imhoff

  • 1NeuroMuscular Research Center, Boston University, Massachusetts 02215, USA.

Nature
|July 20, 1995
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

大型网络中的随机共振 (SR) 增强了具有固定噪声水平的弱信号检测,克服了单个单元所见的局限性. 这表明内在的神经元噪声可能会提高感官系统的灵敏度.

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科学领域:

  • 神经科学是一个神经科学.
  • 复杂的系统复杂的系统.
  • 信号处理 信号处理

背景情况:

  • 随机共振 (SR) 通过噪声优化非线性系统中的弱信号检测.
  • 在单个单元中,SR的有效性受到需要调整不同信号的噪声水平的限制.
  • 这种限制限制了SR在感官神经元等自然系统中的应用.

研究的目的:

  • 调查可激发单元的大型网络是否可以克服单个单元中的SR限制.
  • 为了确定一个固定的噪声水平是否可以优化在网络中的各种信号类型中的弱信号检测.
  • 评估噪声对这些网络中超值信号检测的影响.

主要方法:

  • 模拟了一个可激发单元的总和网络.
  • 应用弱周期性和无周期性下值信号.
  • 引入了固定的噪音水平,并分析了网络响应.
  • 对低于值和高于值信号的网络性能进行了评估.

主要成果:

  • 一个固定的噪声水平优化了在网络中检测一系列弱信号 (周期性和非周期性) 的检测.
  • 网络检测弱信号的能力不论信号特征如何,都保持不变.
  • 噪音并没有显著影响超值信号的检测.

结论:

  • 大型非线性网络克服了单个单元SR的自适应噪声限制.
  • 一个单一的内在噪声水平可以提高网络对各种弱输入的敏感性.
  • 神经元噪声可能在增强感官系统性能方面发挥关键的功能作用.