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        隨機共振(stochastic resonance，SR)是非線性動力系統(tǒng)中的普遍現(xiàn)象，通過其特有的噪聲和信號間的能量轉(zhuǎn)換方式，而不是消除噪聲，實現(xiàn)對噪聲的抑制和對信號的增強，因此隨機共振作為一種新的信號處理技術(shù)越來越受到關(guān)注。隨機共振的概念最早是在1981年由R．Benzi等人‘11在研究古氣象冰川問題時提出的，此后在很多系統(tǒng)中都發(fā)現(xiàn)了隨機共振現(xiàn)象，如光學系統(tǒng)(雙向環(huán)形激光儀)、電磁系統(tǒng)(施密特觸發(fā)器、Chua電路、隧道二極管)和可興奮系統(tǒng)(FHN神經(jīng)元、lF神經(jīng)元)[2-31等。隨著研究的深入，在物理、化學、生物電子、光學、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等眾多學科中都形成了隨機共振的理論方法，同時隨機共振也開始應(yīng)用于傳感器、生物醫(yī)學、信號處理和通信網(wǎng)絡(luò)H刮等領(lǐng)域。
       食品安全是當今世界共同關(guān)注的重大問題，糧食是世界上儲藏量最大的食品，糧食中真菌的生長不僅會降低其營養(yǎng)價值，而且有可能產(chǎn)生毒菌霉素危害健康。了防止糧食發(fā)展到“生霉”階段，對糧食的早期霉變及霉變程度的檢測就顯得十分必要了。本文從模式識別角度出發(fā)，提出了一種基于非周期隨機共振的糧食早期霉變識別的方法，對電子鼻系統(tǒng)采集的燕麥不同程度的早期霉變數(shù)據(jù)進行分類識別，以期消除人為主觀因素的影響，獲得較高的識別精度。

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