靈活的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC消除噪聲

　　簡單電阻比較器電路形成魯棒的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC

　　Hopfield網(wǎng)絡(luò)可以將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式，實(shí)現(xiàn)聯(lián)想記憶、信號(hào)估計(jì)和組合最優(yōu)化，類似于人類視網(wǎng)膜實(shí)現(xiàn)第一極信號(hào)處理的方法。本設(shè)計(jì)方案探究了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC的范例。

　　簡單的轉(zhuǎn)換器由一層神經(jīng)元組成，其接收模擬輸入，并產(chǎn)生數(shù)字位輸出;這樣的神經(jīng)元構(gòu)成了一種自適應(yīng)和分布性的處理網(wǎng)絡(luò)。這些神經(jīng)元由電壓比較器組成，驅(qū)動(dòng)模擬轉(zhuǎn)換器或跟隨器，從轉(zhuǎn)換器或比較器的模擬輸出到跟隨器之間連接反饋電阻(圖1和圖2)。參考和模擬輸入電壓驅(qū)動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字輸出來源于網(wǎng)絡(luò)中的比較器。Hopfield網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)能力;本設(shè)計(jì)方案的電路采用不同的自適應(yīng)學(xué)習(xí)規(guī)則，通過使用可選的比較器-轉(zhuǎn)換器/比較器-跟隨器方案，電導(dǎo)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃方案——反饋電阻的倒數(shù)——在輸入比較器之間，和位順序讀出器。

 

　　隨著模擬輸入電壓的增加，電路產(chǎn)生單調(diào)增加(比較器-轉(zhuǎn)換器方案)或減少(比較器-跟隨器方案)位-字輸出。減少輸出是增加輸出的補(bǔ)碼，建議使用有負(fù)號(hào)的位操作。此外，形成轉(zhuǎn)換器到模擬輸入電壓的數(shù)字響應(yīng)，在不同程度上使用不同的電導(dǎo)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃作為規(guī)則適應(yīng)的一部分。為了更多的適應(yīng)性，顛倒數(shù)字讀出器的位順序考慮模擬輸入/數(shù)字輸出特性的電路響應(yīng)映射。

　　簡單的聲明一些符號(hào)和含義來構(gòu)造兩個(gè)轉(zhuǎn)換器。對(duì)能量函數(shù)，有抵抗力的網(wǎng)絡(luò)電導(dǎo)——神經(jīng)鍵的權(quán)重(S)以倒數(shù)電阻的形式(R)——定義SIJ=1/RIJ，在此I 為第I 級(jí)的輸入比較器，J 為第J 級(jí)到第I 級(jí)比較器的反饋路徑，I 不等于J ——也就是說，沒有比較器的自反饋路徑。第I 級(jí)比較器的輸入終端和參考電壓VR之間的電導(dǎo)，定義為SIR=1/RIR。第I 級(jí)比較器的輸入終端和模擬輸入信號(hào)電壓VS的電導(dǎo)，定義為SIS=1/RIS。

　　對(duì)繪曲線裝置，Y為規(guī)一化輸出位變量，X為非零平均值(小于1)到1的規(guī)一化輸入模擬電壓。A、B和C為用曲線方程Y=1–A×(1–X)C擬合的常數(shù)，補(bǔ)充曲線方程Y=A×(1–X)C，在此，A為系數(shù)，B為X的較低限制，且小于1，C為功率常數(shù)。對(duì)位格式讀出器反轉(zhuǎn)，有曲線方程Y=A×(X–B)C和補(bǔ)充曲線方程Y=1–A×(X–B)C。

　　圖1顯示了一個(gè)使用比較器驅(qū)動(dòng)電壓轉(zhuǎn)換器的4位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC。比較器的正端連接到輸入節(jié)點(diǎn)，負(fù)端接地。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)是一半的反轉(zhuǎn)因數(shù)——也就是說，兩個(gè)倒數(shù)因數(shù)——輸入節(jié)點(diǎn)的電導(dǎo)SIJ=–1×2(2–I–J)，在此，–1的參數(shù)來自相關(guān)電阻的負(fù)反饋;SIR=2(1–2×I);和SIS=2(1–I)。為確定節(jié)點(diǎn)電阻，選擇最大節(jié)點(diǎn)電阻為1000Ω，相應(yīng)的最小電導(dǎo)為0.0078125，而最小節(jié)點(diǎn)電阻7.8125Ω，相應(yīng)的最大電導(dǎo)為1。按電導(dǎo)和終端之間的比例計(jì)算所有電阻。使用這些值，可以構(gòu)造表1。表中列出了范圍從最重要到最次要的位。表格顯示的數(shù)字化過程不準(zhǔn)確，因?yàn)槠洳皇蔷€性的，造成輸入電壓和許多中間位字的丟失。但是過程是精確的，因?yàn)槠湓谙喈?dāng)大的輸入電壓范圍內(nèi)是可重復(fù)的。從表格可以得到下面的曲線擬合方程：

　　Y=1–1.6243×(1–X)3.1508。當(dāng)X覆蓋歸一化的0.1427到1范圍，A=1.6243，B=0.1427和C=3.1508。Y方程實(shí)際上為三次方，其數(shù)量上顯示出數(shù)字化過程的高度非線性特性?？梢垣@得“錯(cuò)亂”的映射——也就是說，不是一個(gè)真正的反映，或假的——從電路通過反轉(zhuǎn)位順序讀出器，歸一化圖形上直線曲線的版本，所以曲線方程結(jié)果為：Y=1.6243×(X–0.1427)3.1508。

　　沒有模擬輸入電壓轉(zhuǎn)換，例如使用查詢表格或?qū)?shù)放大器處理輸入電壓，或數(shù)字校準(zhǔn)邏輯，簡單Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換器的數(shù)字響應(yīng)為非線性和粗略。然而，由于輸出精度的魯棒性，這些響應(yīng)仍可能對(duì)結(jié)合存儲(chǔ)器和模式分類的應(yīng)用有效。

　　確實(shí)，由于輸出數(shù)字的穩(wěn)定性，Hopfield神經(jīng)轉(zhuǎn)換器引入了不需要的模擬輸入信號(hào)噪聲或變化。這個(gè)情形與傳統(tǒng)模擬傳輸媒介和數(shù)字計(jì)算裝置之間的接口電路形成了強(qiáng)烈的對(duì)比。本設(shè)計(jì)方案顯示了靈活的電路適應(yīng)性從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC產(chǎn)生各種形式的穩(wěn)定數(shù)字輸出，取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)處理的設(shè)計(jì)人員需求。這種適應(yīng)性有各種輸入節(jié)點(diǎn)電導(dǎo)規(guī)劃的形式;比較器/轉(zhuǎn)換器和比較器/跟隨器結(jié)合;位讀出器的可選順序類型源于比較器。