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Adaptive Stochastic Resonance Based on Particle Swarm Optimization with Application in Parameters Optimization

机译：基于粒子群优化的自适应随机共振，应用参数优化

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The parameters of traditional stochastic resonance (SR) are selected manually,which heavily depends on experience.Therefore,a new method of parameters optimization,that is the so-called adaptive SR based on particle swarm optimization (PSO),is introduced to adaptively select the optimal parameters of SR in this paper.The output signal-to-noise ratio (SNR) of SR is determined as the fitness function of PSO,and by utilizing the ability of global and concurrent search of PSO,the optimal structure parameters of bistable system is solved adaptively,and then the bistable system can obtain the best resonance state automatically.The simulation results show that the adaptive method,which proposed in this paper,is scientifically practical,and fast to detect the weak signal under strong background noise.
机译：手动选择传统随机共振（SR）的参数，这主要取决于经验。因此，引入了一种基于粒子群优化（PSO）的所谓的自适应SR的参数优化方法，以自适应选择本文中SR的最佳参数。SR的输出信噪比（SNR）被确定为PSO的适应性功能，利用PSO的全局和并发搜索能力，保证带的最佳结构参数系统自适应地解决，然后双稳态系统可以自动获得最佳共振状态。仿真结果表明，在本文中提出的自适应方法是科学实用的，并且快速检测强大的背景噪声下的弱信号。

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