Opišite, kako je mogoče Hopfieldova omrežja uporabiti za analogno digitalno pretvorbo?

Hopfieldova omrežja se lahko uporabljajo za analogno-digitalno pretvorbo z izkoriščanjem njihove sposobnosti shranjevanja in pridobivanja vzorcev. Postopek analogno-digitalne pretvorbe z uporabo Hopfieldovega omrežja lahko povzamemo na naslednji način:

1. Vektorizirajte analogni signal: Analogni signal se najprej diskretizira z vzorčenjem z določeno hitrostjo in nato pretvori v vektor. Ta vektor predstavlja analogni signal v določenem časovnem trenutku.

2. Kodirajte vektor kot stanje Hopfieldove mreže: Vektor se nato kodira kot stanje Hopfieldove mreže z nastavitvijo ustreznih nevronov na 1 in preostalih na -1.

3. Ponovi Hopfieldovo omrežje: Hopfieldovo omrežje se nato ponavlja, dokler ni dosežena konvergenca. Ta proces konvergira k shranjenemu prototipnemu vzorcu, ki se najbolj ujema z vhodnim vektorjem.

4. Pridobite diskretno predstavitev: Stanje konvergiranega omrežja ustreza digitalni predstavitvi analognega signala. Aktivacije nevronov predstavljajo bitne vrednosti digitalnega signala.

V bistvu Hopfieldova mreža deluje kot asociativni spomin, shranjuje prototipne vzorce med treningom in pridobiva ustrezen vzorec, ko je predstavljen z vhodnim vektorjem. Diskretna predstavitev, pridobljena iz stanja konvergiranega omrežja, je digitalni ekvivalent analognega signala.

Tukaj je podrobnejša razlaga vsakega koraka:

1. korak:Vektorizacija analognega signala

Analogni signal, ki je zvezna funkcija časa, se vzorči v diskretnih časovnih intervalih. Stopnja vzorčenja določa število vzetih vzorcev na časovno enoto in posledično ločljivost digitalne predstavitve.

2. korak:Kodiranje vektorja kot stanja Hopfieldovega omrežja

Vsak vzorec analognega signala je predstavljen kot binarni vektor. Vsak element (nevron) v vektorju ustreza določeni napetostni ravni, njegova vrednost pa je nastavljena na 1, če je napetost nad določenim pragom, in -1 v nasprotnem primeru.

3. korak:Ponavljanje Hopfieldovega omrežja

Hopfieldovo omrežje, inicializirano z vektorizirano predstavitvijo, je podvrženo ponovitvam, da bi našlo najbližji shranjeni vzorec prototipa. Med iteracijami se stanje vsakega nevrona posodobi glede na tehtano vsoto njegovih vnosov iz drugih nevronov.

4. korak:Pridobivanje diskretne predstavitve

Ko omrežje konvergira, končno stanje predstavlja pridobljen vzorec prototipa, ki ustreza digitalni predstavitvi analognega signala. Stanje vsakega nevrona (1 ali -1) označuje bitno vrednost digitalnega signala.

S kodiranjem analognega signala v stanja nevronov ga omrežje poveže s shranjenim vzorcem prototipa, kar omogoča iskanje vzorcev in digitalno predstavitev analognega vhoda. Ta postopek je mogoče ponoviti za vsak časovni vzorec, kar povzroči popolno digitalno pretvorbo analognega signala.