A CELLULAR NEURAL NETWORK APPROACH FOR HIGH SPEEDOPTICAL SYSTEMS ANALYSIS

机译：高层系统分析的细胞神经网络方法

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Cellular neural networks (CNN's) have applications inrnhigh speed signal and image processing, patternrnrecognition, target tracking, medical applications, andrnmany other areas. This paper shows how the CNN canrnbe used to simulate time-domain and frequencydomainrnLSI systems. An overview of the CNN isrnprovided and it is shown how the CNN can be used tornsimulate optical technical performance metrics such asrnthe impulse response, point spread function,rngeneralized pupil function, optical transfer functionrn(OTF), Strehl ratio, and modulation transfer functionrn(MTF). A performance assessment is made withrnregards to the computational advantage of using thernCNN approach.

机译：细胞神经网络（CNN）在高速信号和图像处理，模式识别，目标跟踪，医学应用以及许多其他领域中都有应用。本文展示了如何使用CNN来模拟时域和频域LSI系统。提供了CNN的概述，并显示了如何使用CNN来模拟光学技术性能指标，例如脉冲响应，点扩展函数，广义瞳孔函数，光学传递函数（OTF），斯特列尔比和调制传递函数（MTF））。考虑使用CNN方法的计算优势进行性能评估。

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来源
《Organizational transformation: opportunities and challenges》|2005年|558-566|共9页
会议地点 Virginia Beach VA(US)
作者
William W. Arrasmith;
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作者单位

Florida Institute of Technology;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
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