Concept

Résonance stochastique

Résumé
La résonance stochastique est l'amélioration des performances d'un dispositif présentant des non-linéarités par l'application d'un signal stochastique (bruit). La résonance stochastique est le principe de théories de l'étude du climat, de l'épidémiologie, de la biologie neurologique et d'applications dans les domaines du traitement du signal, de l'audionumérique, du traitement graphique digital, de la médecine neurologique (stimulation de la perception tactile) Toutes les applications vérifient cinq conditions : thumb|s(t) signalη(t) bruity(t) signal traité Il existe un signal utile : la variation d'une grandeur s en fonction d'une autre grandeur t transporte une information (t est souvent le temps, mais peut aussi être une autre grandeur). Il existe un système ou processus, prenant la grandeur du signal utile en entrée et produisant un signal de sortie. On peut créer un bruit dont la valeur en fonction de la grandeur t est aléatoire dans les limites d'une plage de fréquences. On peut appliquer le bruit au système en plus de son signal d'entrée. Il existe une mesure de performance qui permet d'évaluer l'efficacité du traitement ou l'intégrité de la transmission du système ou processus. On parle de résonance stochastique quand l'application du bruit au système augmente la performance de celui-ci par rapport au signal. La théorie de la résonance stochastique a été introduite au début des années 1980 pour expliquer la récurrence des ères glaciaires. La survenue d'ères glaciaires résulte d'une interaction non linéaire entre une cause périodique due aux mouvements planétaires (signal cohérent) et une cause aléatoire due aux perturbations atmosphériques et climatiques (bruit). Il apparaît que l'influence sur le résultat de la cause cohérente périodique peut être renforcée en augmentant la cause aléatoire. On utilise une technique de résonance stochastique pour décorréler l'erreur de quantification, transmettre des signaux de niveau inférieur au plus petit échelon de conversion.
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