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        隨機共振(stochastic resonance，SR)是非線性動力系統中的普遍現象，通過其特有的噪聲和信號間的能量轉換方式，而不是消除噪聲，實現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越來越受到關注。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，此后在很多系統中都發現了隨機共振現象，如光學系統(雙向環形激光儀)、電磁系統(施密特觸發器、Chua電路、隧道二極管)和可興奮系統(FHN神經元、lF神經元)[2-31等。隨著研究的深入，在物理、化學、生物電子、光學、神經網絡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用于傳感器、生物醫學、信號處理和通信網絡H刮等領域。
       食品安全是當今世界共同關注的重大問題，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價值，而且有可能產生毒菌霉素危害健康。了防止糧食發展到“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，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，對電子鼻系統采集的燕麥不同程度的早期霉變數據進行分類識別，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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