另外图5中还同时给出了3个不同频率的共振曲线。这3条曲线表明：当噪声强度D一定时，响应幅值x随频率f的增大而出现单调递减的特性，不服从x一D的共振规律，说明随机共振要求的驱动频率很低，即小参数频率f。

2 实验仿真与分析
    结合对势函数和周期响应的分析，选取余弦信号s(t)=0．003cos(0．002πn／fs)作为实验信号，其中fs=0．2，噪声信号强度D=O．000 8，势函数的结构系数a=b=0．01。那么非线性系统的输入信号表达式如下：

   
    根据以上条件，进行仿真实验，仿真结果如图6(a)，图6(b)所示。

    当将实验信号s(t)改为s’(t)=O．003cos(O．2πn／fs)，其他条件保持不变，仿真结果如图6(c)所示。将势函数结构系数a值扩大到0．1，这样就相当于增大了势垒的高度，其他条件不变，仿真结果如图6(d)所示。
    从以上仿真结果可知：在实验信号幅值特别低的情况下，增加势垒，通过随机共振系统不能检测出实验信号的频率；在实验信号的采样频率正确定的情况下，过度增大实验信号的频率，通过随机共振系统也不能检测出实验信号的频率。当混有噪声的实验信号不经过随机共振系统处理，其不能检测出实验信号的频率，当根据对势函数和周期响应的分析，经过随机共振系统处理，输出信号的功率谱图中，有一个频率的信号非常突出，如图6(b)所示，而这个信号频率正是实验信号的频率。这说明，在参数选择合适的情况下，通过随机共振系统处理，能从信噪比特别低的混合信号中，提取有用信号的频率特征。

3 结 语
    从基本概念和原理作为出发点，较完整地分析了随机共振的理论基础及如何利用它从信噪比特别低的混合信号中提取有用信号特性的基本思路。仿真结果表明，这种方法简单可行，是一种具有实际应用价值的弱信号检测新方法。进一步的工作将研究如何利用随机共振方法对淹没在强噪声中的多个弱信号的检测。