应A. R. Bulsara教授和IEEE Instrumentation & Measurement Magazine主编B. Andò教授的邀请，我们发表了[Binary signal transmission in nonlinear sensors: stochastic resonance and human hand balance, IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, vol.23(1): 44-49, Feb. 2020]论文，参见网址https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8979523。

  在这篇论文中我们在量化器中检验了噪声提升的信号检测性能，在循环递归类型的Hopfield网络中检验了信号传输接收问题，并在基于振荡共振理论设计了一种高频干扰辅助传感装置，将不易产生且难以控制的噪声源替换现实中容易产生且可控性强的高频振荡，实验结果表明当3个微电机对于手背部进行中等振荡强度刺激时，手部运动轨迹的方差减小15.4%，手部瞬时抖动性降低了；而施加较高振荡强度的高频振荡刺激信号时，手部运动轨迹的相关时间增加了42%，手部长时间运动的平稳性得到了提高。这些结果证实了振荡共振辅助系统能够增强手部运动的平稳性，为人体医学康复仪器设计和制作提供了生理实验基础。 

   我们认为噪声优化应该称为非线性传感器装置设计的一个重要设计要素！

振荡共振辅助运动系统实验示意图

Hopfield网络势函数示意图