信号波形非线性变换的方法和装置

摘要

本发明提供了一种由多层人工神经网络将信号波形进行非线性变换的方法和装置。人工神经网络由多个非线性人工神经元组成。输出层人工神经元采用1/(a+e-bx)，x＝[0，2]半S型模式，主要由除法器，反对数放大器和运算放大器组成。人工神经网络权值ωk(ij)可经训练获得。本发明非线性变换的速度为纳秒量级，线路具有通用性，便于集成化。本发明可用于产生基准非线性信号，实现输入/输出智能变换，进行非线性系统变换和实现非线性系统控制。

主权项

1、一种实时进行信号波形非线性变换的方法，其中包括：a、采用多层人工神经网络(2)结构，进行信号波形非线性变换；b、人工神经网络权值的训练变换量Δω由下式训练：J(3ω/t3)+M(2ω/t2)+P(ω/t)＝-(E/ω)，Δω(t)＝-ε(E/ω)+αΔω(t-1)+βΔω(t-2)，式中，ε＝1/(J+M+P)，α＝(2J+M)/(J+M+P)，β＝-J/(J+M=PP)，J、M、P为常量，E为能量，t为时间变量；由此算法从计算机得到信号波形非线性变换的权值模拟结果，再根据模拟结果调整人工神经网络中的权电阻值；其特征在于C、多层人工神经网络(2)采用不多于三层的人工神经网络，其第三层为输出层，所说的人工神经网络输出层人工神经元采用S(X)＝a/(1+10-bx)的半“S”曲线模式，式中S(X)函数为人工神经元的模式函数，X(t)是人工神经元的输人函数，X(t)＝[0，2]或X(t)＝[-2，0]，a、b为常量；d、所说的人工神经网络输出层权值训