확률공명

Stochastic resonance

확률공명(SR)은 일반적으로 센서에 의해 감지되기에는 너무 약한 신호가 넓은 주파수를 포함하는 신호에 백색 노이즈를 더해 상승시킬 수 있는 현상이다. 원래 신호의 주파수에 해당하는 백색 노이즈의 주파수는 서로 공명하여 나머지 백색 노이즈는 증폭시키지 않으면서 원래 신호를 증폭시켜 신호 대 잡음 비를 증가시켜 원래 신호가 더욱 두드러지게 된다. 또한 추가된 백색 노이즈가 센서에 의해 감지될 수 있을 정도로 충분할 수 있으며, 이는 센서에 의해 감지될 수 없는 원래 신호를 효과적으로 감지할 수 있도록 필터링할 수 있다.

추가된 백색 소음에 공명하여 감지할 수 없는 신호를 증가시키는 이러한 현상은 전자기, 물리적 또는 생물학적 소음을 막론하고 다른 많은 시스템으로 확장되며 연구의 활성 영역이다.[1]

기술 설명

시스템에 추가된 소음이 어떤 방식으로 시스템의 동작을 변화시킬 때 확률적 공명(SR)이 관찰된다. 보다 기술적으로 SR은 소음 강도의 중간 값에 대해 비선형 시스템 또는 장치의 신호 대 잡음 비율이 증가하면 발생한다. 그것은 종종 바이스트 가능 시스템이나 감각 임계값이 있는 시스템에서 그리고 시스템에 대한 입력 신호가 "하위임계"일 때 발생한다. 낮은 소음 강도의 경우 신호로 인해 장치가 임계값을 넘지 않으므로 신호는 거의 전달되지 않는다. 큰 노이즈 강도의 경우 출력은 노이즈에 의해 지배되며 신호 대 잡음 비율이 낮아지기도 한다. 중간 정도의 강도의 경우, 잡음은 신호가 임계값에 도달하도록 허용하지만, 잡음 강도는 이를 방해할 정도로 크지 않다. 따라서 소음 강도의 함수로써 신호 대 잡음 비 그림에는 피크가 포함되어 있다.

엄밀히 말하면, 확률적 공명은 바이스트 가능 시스템에서 발생하는데, 이때 큰 폭의 밴드 확률적 힘(소음)과 함께 작은 주기적(시누사이드)의 힘이 가해질 때 발생한다. 시스템 대응은 시스템이 두 안정된 상태 사이에서 전환되도록 경쟁/협조하는 두 힘의 결합에 의해 추진된다. 순서의 정도는 시스템 응답에 나타나는 주기 함수의 양과 관련이 있다. 주기적인 힘이 시스템 응답 스위치를 만들지 않기 위해 충분히 작게 선택되었을 때, 그러한 현상이 일어나려면 불가결한 소음이 있어야 한다. 소음이 작을 경우 스위치 수가 매우 적으며, 주로 시스템 응답에 큰 주기성이 없는 임의의 스위치만 발생한다. 소음이 매우 강하면 사인파의 각 기간마다 많은 수의 스위치가 발생하며, 시스템 응답은 현저한 주기성을 보이지 않는다. 이 두 조건 사이에는 주기당 거의 정확하게 한 스위치(신호 대 잡음 비 최대값)를 만들기 위해 주기적 강제력과 협력적으로 일치하는 최적의 소음 값이 존재한다.

그러한 유리한 조건은 사인파 기간(결정론적 시간 척도)과 크레이머 비율[2](즉, 단독 소음으로 유도되는 평균 스위치 속도: 확률적 시간[3][4] 척도의 역)의 두 가지 시간 척도의 일치를 통해 정량적으로 결정된다. 이리하여 '스토아틱 공명'이라는 말이 있다.

확률적 공명이 발견되어 1981년에 처음으로 빙하시대의 주기적인 재발을 설명하기 위해 제안되었다.[5] 그 이후, 같은 원리가 매우 다양한 시스템에 적용되었다. 오늘날 확률적 공명은 일반적으로 노이즈와 비선형성이 시스템 응답의 질서의 증가를 결정하기 위해 일치할 때 발생한다.

초프라트레스홀드

초경사성 공명은 확률적 공진의 특정한 형태로서, 무작위 변동 또는 노이즈가 비선형 시스템에서 신호 처리 이점을 제공한다. 확률적 공진이 발생하는 대부분의 비선형 시스템과 달리, 초경량 공진은 입력 신호의 강도에 비해 변동의 강도가 작거나 무작위 노이즈의 경우 조차도 작을 때 발생한다. 그것은 하위임계 신호로 제한되지 않으며, 따라서 한정자가 된다.

신경과학, 심리학, 생물학

주요 기사: 확률공명(감각신경생물학)

확률적 공명은 여러 유기체의 감각계 신경조직에서 관찰되어 왔다.[6] 계산적으로 뉴런은 처리 과정에서 비선형성 때문에 SR을 나타낸다. SR은 아직 생물학적 시스템에서 충분히 설명되지 않았지만, '의식적인' 시각적 감각에 대한 인식을 연구한 연구자들에 의해 SR의 가능한 신경 메커니즘으로 (특히 감마파 주파수에서[7]) 제시되어 왔다.[8] 소뇌 푸르킨제 세포와[9] 오징어 거대 액손[10] 등 체외 단일 뉴런도 특정 분산의 시냅스 노이즈에 의해 스파이크가 억제될 때 역추동 공진을 나타낼 수 있다.

약

SR 기반 기술은 특히 노인이나 당뇨병성 신경병증이나 뇌졸중을 앓고 있는 환자들을 위해 감각 및 운동기능을 향상시키기 위한 새로운 등급의 의료기기를 만들기 위해 사용되어 왔다.[11]

확률적 공명에 대한 포괄적인 개요는 현대 물리학의[12] 리뷰 기사를 참조하십시오.

확률적 공명은 영상 처리 분야에서 주목할 만한 응용 분야를 찾아냈다.

신호분석

관련 현상은 아날로그-디지털 변환 전 아날로그 신호에 적용되고 있다.[13] 확률적 공명은 계측기의 검출 한계 이하의 투과 진폭을 측정하는 데 사용할 수 있다. 가우스 노이즈를 하위 임계값(즉, 헤아릴 수 없는) 신호에 추가하면 감지 가능한 영역으로 가져올 수 있다. 감지 후에는 소음이 제거된다. 검출한계의 4배 개선을 얻을 수 있다.[14]

참고 항목

참조

  1. ^ Moss F, Ward LM, Sannita WG (February 2004). "Stochastic resonance and sensory information processing: a tutorial and review of application". Clinical Neurophysiology. 115 (2): 267–81. doi:10.1016/j.clinph.2003.09.014. PMID 14744566. S2CID 4141064.
  2. ^ H.A.의 크레이머스: 힘 분야에서의 브라운 운동과 화학 반응의 확산 모델. 물리카 (Utrecht) 7, 284–304 (1940)}
  3. ^ Peter Hänggi; Peter Talkner; Michal Borkovec (1990). "Reaction-rate theory: fifty years after Kramers". Reviews of Modern Physics. 62 (2): 251–341. Bibcode:1990RvMP...62..251H. doi:10.1103/RevModPhys.62.251. S2CID 122573991.
  4. ^ Hannes Risken The Fokker-Plank 방정식, 제2판, Springer, 1989년
  5. ^ Benzi R, Parisi G, Sutera A, Vulpiani A (1982). "Stochastic resonance in climatic change". Tellus. 34 (1): 10–6. Bibcode:1982TellA..34...10B. doi:10.1111/j.2153-3490.1982.tb01787.x.
  6. ^ Kosko, Bart (2006). Noise. New York, N.Y: Viking. ISBN 978-0-670-03495-6.
  7. ^ Ward LM, Doesburg SM, Kitajo K, MacLean SE, Roggeveen AB (December 2006). "Neural synchrony in stochastic resonance, attention, and consciousness". Can J Exp Psychol. 60 (4): 319–26. doi:10.1037/cjep2006029. PMID 17285879.
  8. ^ Melloni L, Molina C, Pena M, Torres D, Singer W, Rodriguez E (March 2007). "Synchronization of neural activity across cortical areas correlates with conscious perception". J. Neurosci. 27 (11): 2858–65. doi:10.1523/JNEUROSCI.4623-06.2007. PMC 6672558. PMID 17360907. Final proof of role of neural coherence in consciousness?
  9. ^ Buchin, Anatoly; Rieubland, Sarah; Häusser, Michael; Gutkin, Boris S.; Roth, Arnd (19 August 2016). "Inverse Stochastic Resonance in Cerebellar Purkinje Cells". PLOS Computational Biology. 12 (8): e1005000. Bibcode:2016PLSCB..12E5000B. doi:10.1371/journal.pcbi.1005000. PMC 4991839. PMID 27541958.
  10. ^ Paydarfar, D.; Forger, D. B.; Clay, J. R. (9 August 2006). "Noisy Inputs and the Induction of On-Off Switching Behavior in a Neuronal Pacemaker". Journal of Neurophysiology. 96 (6): 3338–3348. doi:10.1152/jn.00486.2006. PMID 16956993. S2CID 10035457.
  11. ^ E. Sejdich, L. A. Lipsitz, "생리의학과 의학의 소음의 필요성", 바이오의약품의 컴퓨터 방법 및 프로그램, 제111권, 제2권, 제2권, 페이지 459–470.
  12. ^ Gammaitoni L, Hänggi P, Jung P, Marchesoni F (1998). "Stochastic resonance" (PDF). Reviews of Modern Physics. 70 (1): 223–87. Bibcode:1998RvMP...70..223G. doi:10.1103/RevModPhys.70.223.
  13. ^ Gammaitoni L (1995). "Stochastic resonance and the dithering effect in threshold physical systems" (PDF). Phys. Rev. E. 52 (5): 4691–8. Bibcode:1995PhRvE..52.4691G. doi:10.1103/PhysRevE.52.4691. PMID 9963964.
  14. ^ Palonpon A, Amistoso J, Holdsworth J, Garcia W, Saloma C (1998). "Measurement of weak transmittances by stochastic resonance". Optics Letters. 23 (18): 1480–2. Bibcode:1998OptL...23.1480P. doi:10.1364/OL.23.001480. PMID 18091823.

참고 문헌 목록

확률공명을 위한 문헌 목록

외부 링크