随机共振 (Stochastic Resonance)

噪声是无处不在的,比如要听一个人说话,就要尽量排除周围无意义的声音的影响。对于一个抽象的信号加工系统,噪音的存在通常会影响系统传递信息和检测信号的能力。因此理论上讲,噪音是系统的敌人。但在实际的系统中,经常会发现当系统中存在不可预期的随机震荡时,系统的表现不仅不会降低,反而会增加。这就是传说中的随机共振现象 (Stochastic Resonance)。对于一个理想的线性系统,噪声自然会影响系统的表现。但对于复杂的非线性系统,特别是自然界中实际存在的系统,常常会表现出随机共振。

随机共振最早由Roberto Benzi与1980年提出,用来研究冰河纪的周期变化。对于复杂的神经系统,自然也是随机共振研究的热点领域之一。1991年,Bulsara等人第一次提出了单个神经元的包含随机共振的模型。心理物理学研究也发现,加入一定空间和时间噪声之后,视知觉阈限会降低。下图中横坐标代表噪声强度,纵坐标代表图片的检测阈限。阈限最低的点并不是噪声最小的点,相反噪声强度在一定水平时阈限才是最低的。

Stochastic Resonance
图片来源: Simonott et al., 1997

对人脑成像的研究也有一个有意思的结果。McIntosh等人 (2008)的研究发现,虽然在儿童发育过程中,行为表现的稳定性会提高 (trial by trial variability),但诱发电位的变异却是增加的。这说明大脑活动的变异水平可能与认知能力的高低有关。当然,心理学和脑成像的实验都只是观察到了符合随机共振的现象,还不能对随机共振的原理进行解释。不过随机振荡现象对人脑中存在的众多噪声的作用的理解可能有很大的帮助,比如fMRI信号的低频振荡。

另外,随机共振现象在生物医学工程领域也有应用价值。比如在老年人的运动训练中加入触觉振动刺激,可以提高老年人的身体平衡能力。人工耳蜗移植后使用随机听觉刺激也可以帮助听觉神经的恢复。

McDonnell, M., & Abbott, D. (2009). What Is Stochastic Resonance? Definitions, Misconceptions, Debates, and Its Relevance to Biology PLoS Computational Biology, 5 (5) DOI: 10.1371/journal.pcbi.1000348

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