简介:复杂系统与非线性科学密切相关。为了探讨复杂随机系统信息处理的机制和利用“随机”因素自优化能力,研究了一类无限并联阵列的信噪比增益问题。阵列中每个子系统是一个双稳态振荡器,其输入都是同一个给定的含噪正弦信号。每个子系统内部噪声强度相同,但是相互独立。随着内部噪声强度的增加,信噪比增益出现了随机共振现象和存在大于一的区域,并且这一区域随着并联阵列数目增加而被放大。无限并联阵列的信噪比增益可达到全局最大值。依据阵列非稳态输出均值和稳态自协方差函数的极限性质,本文证明了无限并联阵列的信噪比增益问题可以归结为任两个子系统的统计性能分析。这些研究结果对于复杂系统信号处理理论具有重要意义。
简介:从科学的观点来看,临床试验中有足够样本含量的随机化、对照、盲法临床试验是最理想的研究设计.不采用随机化和盲法设计,当临床医生对某种疗法偏爱或厌恶时,会有意无意地影响试验效应的判定,甚至剔除某些对象或改变对象处理安排,给试验带来偏倚,难以保证结果的可靠性.目前临床试验中最多采用的是多中心、随机、对照、平行、双盲试验.随机化保证了研究对象有相同的机会进入处理组或对照组,但并不是所有的随机化方案都是等效的.有些研究人员自称的随机方案其实并不是真正的随机,不能有效地控制偏倚.一些时有报道使用的交替分配、表格号码(奇或偶)或出生日期等分配方法,貌似随机,可能并未真正随机.这些方法会潜在影响分配决定,因为负责分配病人的调研人员可能会事先知道下一个处理是什么,从而决定病人是否进入研究或根据自己对处理的偏好来分配病人;另外,这样的分配有时还会和病人自身的某些规律暗合,因而这些都不是真正的随机方案.洗牌、抛硬币等方法尽管是随机的,但不能检查或重复.使用随机数字表、随机排列表是很好的方法,因为表中的数字是经过随机产生后定下来的,因此可以重复,但较为麻烦,对于样本量较大的临床试验,也很费时.在目前计算机应用非常普及的情况下,用统计软件中的随机化功能,事先给出种子数,进行随机化,既简单,又可重复,符合随机化要求,应予提倡.本文介绍用SAS系统实现临床试验随机化的方法,并兼论随机化试验的盲法及伦理问题.