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摘要
目的基于神经元的突触多输入连接以及动作电位的连续传递特性,提出一种阵列级联FHN神经元模型,用于实现弱信号的复原。方法采用光栅扫描和Hilbert扫描相结合的方法对二维图像进行降维,以充分反映图像像素在邻域上的关联性,并基于峰值信噪比指标对低信噪比图像复原的效果进行分析。结果阵列级联FHN神经元模型能够有效抑制噪声,凸显信号轮廓边缘与细节,使信号层次感更强,同时对内噪声具有较强的鲁棒性。结论基于阵列级联FHN模型的随机共振机制将为弱信号复原提供一种新的思路。
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单位杭州电子科技大学
