Физика

Датчикам всех типов, от акселерометров до термометров, могут мешать случайные колебания (шум) окружающей среды, которые могут заглушить сигналы, которые они стремятся обнаружить. Но новое исследование показывает, как шум можно использовать для улучшения чувствительности датчиков [1]. В экспериментах с использованием беспроводного носимого датчика, который отслеживает дыхание человека во время тренировки, исследователи показали, что способность датчика обнаруживать слабые сигналы максимальна не тогда, когда входной сигнал свободен от шума, а когда он содержит умеренное количество шума.

Большинство попыток справиться с пагубным воздействием шума на восприятие сосредоточены на его уменьшении или устранении, например, с помощью фильтрации или активного шумоподавления. Однако давно известно, что некоторые нелинейные системы, в которых выходной сигнал не просто пропорционален входному, могут извлечь выгоду из шума за счет эффекта, называемого стохастическим резонансом [2]. Это явление, когда небольшое количество шума фактически увеличивает выходную мощность, используется некоторыми биологическими системами, такими как органы раков, которые обнаруживают движение [3]. Сообщалось также о стохастическом резонансе в различных специализированных электронных схемах и механических устройствах.

Теперь группа из Сингапура и Китая под руководством инженера-электронщика Джона Хо из Национального университета Сингапура показала, как вызвать стохастический резонанс для повышения чувствительности механического датчика. Ключевым моментом является работа устройства вблизи так называемой исключительной точки (EP), где нелинейность особенно сильна.

ЭП возникают в резонирующих системах, которые могут обмениваться энергией с окружающей средой. Такие системы могут иметь резонансные частоты, на которых они естественным образом вибрируют в отсутствие периодической движущей силы — например, мост, который вибрирует под действием ветра. Две такие резонансные частоты (называемые собственными частотами) могут совпадать, когда какое-либо другое свойство системы достигает определенного значения. Это слияние происходит в точке EP и может вызвать сильно нелинейное поведение, так что система может демонстрировать выраженный ответ на слабый сигнал.

В своем последнем исследовании Хо и его коллеги изучают резонирующий датчик, который выдает выходной сигнал, когда амплитуда входного сигнала превышает некоторый порог. Они теоретически показывают, что шум на входе может вызывать EP в случайные моменты, после чего датчик временно становится более чувствительным — входной сигнал, изначально слишком слабый, чтобы вызвать выходной сигнал, теперь может это сделать. Таким образом, шум повышает общую производительность датчика за счет стохастического резонанса: наибольшее соотношение сигнал/шум наблюдается не при нулевом шуме, а при определенной амплитуде шума.

Чтобы проверить эту идею экспериментально, исследователи использовали датчик движения, состоящий из двух пар наложенных друг на друга овальных участков серебряной нити, вплетенных в ткань. Одну пару носят на коже, а вторую — на одежде, надеваемой поверх первой. Электропроводящие участки могут действовать как заряженные пластины конденсаторов в электрических цепях, известных как LC-резонаторы. Когда расстояние между двумя резонаторами меняется из-за движений пользователя, например, из-за дыхания, связь между ними также меняется. Это изменение изменяет резонансную частоту пятен на одежде, резонанс которых контролируется по беспроводной сети и используется в качестве выходного сигнала. Такое устройство может чувствовать дыхание.

В экспериментах, когда движения пользователя становились более энергичными, от стояния до ходьбы и бега, шумность входного сигнала увеличивалась, вызывая стохастические ВП в датчике, что затем приводило к предсказанному улучшению чувствительности. Отношение сигнал/шум датчика сначала увеличивалось по мере увеличения уровня шума, достигая максимума, а затем снова снижалось, когда шум заглушал сигнал: характерный признак стохастического резонанса. В результате датчик продолжал хорошо отслеживать частоту дыхания во время ходьбы, тогда как без усиления стохастического резонанса он мог точно определить частоту только тогда, когда субъект стоял неподвижно.