随机共振(stochastic resonance，SR)是非线性动力系统中的普遍现象，通过其特有的噪声和信号间的能量转换方式，而不是消除噪声，实现对噪声的抑制和对信号的增强，因此随机共振作为一种新的信号处理技术越来越受到关注。随机共振的概念最早是在1981年由R．Benzi等人‘11在研究古气象冰川问题时提出的，此后在很多系统中都发现了随机共振现象，如光学系统(双向环形激光仪)、电磁系统(施密特触发器、Chua电路、隧道二极管)和可兴奋系统(FHN神经元、lF神经元)[2-31等。随着研究的深入，在物理、化学、生物电子、光学、神经网络等众多学科中都形成了随机共振的理论方法，同时随机共振也开始应用于传感器、生物医学、信号处理和通信网络H刮等领域。
       食品安全是当今世界共同关注的重大问题，粮食是世界上储藏量最大的食品，粮食中真菌的生长不仅会降低其营养价值，而且有可能产生毒菌霉素危害健康。了防止粮食发展到“生霉”阶段，对粮食的早期霉变及霉变程度的检测就显得十分必要了。本文从模式识别角度出发，提出了一种基于非周期随机共振的粮食早期霉变识别的方法，对电子鼻系统采集的燕麦不同程度的早期霉变数据进行分类识别，以期消除人为主观因素的影响，获得较高的识别精度。

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