專利名稱：信號(hào)波形非線性變換的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及測(cè)量值、控制信號(hào)或類似信號(hào)的傳輸系統(tǒng)，特別是影響輸入和輸出信號(hào)之間關(guān)系的裝置和方法。
現(xiàn)有技術(shù)的模擬電路能實(shí)時(shí)地進(jìn)行信號(hào)波形的特殊非線性變換，但不能實(shí)現(xiàn)信號(hào)波形的任意非線性變換，現(xiàn)有技術(shù)的數(shù)字電路能進(jìn)行信號(hào)波形的任意非線性變換，但變換后的信號(hào)波形是離散的，實(shí)時(shí)性差，且信息冗余度大。例如名稱為“信號(hào)電壓到方波波形放大器和變換器”(SignalVoltage-to-SquareWaveAmplifierandConverter)的聯(lián)邦德國(guó)專利DE3701411-A，能進(jìn)行波形的特定非線性變換，但有如下缺點(diǎn)只能進(jìn)行特定的非線性變換，不能進(jìn)行任意非線性變換;線路無(wú)通用性。
本發(fā)明的目的是提供一種信號(hào)波形非線性變換的方法和裝置，能實(shí)時(shí)地進(jìn)行信號(hào)波形的任意非線性變換，線路具有通用性，變換速度在納秒量級(jí)，輸出信號(hào)波形是連續(xù)的。
先對(duì)本發(fā)明附圖作簡(jiǎn)單說(shuō)明

圖1是本發(fā)明多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)波形非線性變換的方法示意圖，圖中Vi是輸入端，信號(hào)經(jīng)線性放大單元1，不多于三層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2和線性放大單元3，至輸出端VO，VO是經(jīng)任意非線性變換后的信號(hào)波形。圖中指出了人工神經(jīng)元4，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2中的各人工神經(jīng)元4之間的連線代表人工神經(jīng)元之間的連接權(quán)值。這種權(quán)值連接由圖2中的R1至R8來(lái)具體實(shí)現(xiàn)。
圖2是本發(fā)明的信號(hào)波形非線性變換的方法和裝置中的一個(gè)非線性人工神經(jīng)元4的線路示意圖。圖中示出了人工神經(jīng)元4是由運(yùn)算放大器OPO37、反對(duì)數(shù)放大器AD759、除法器AD534及相應(yīng)電阻組成。
圖3是本發(fā)明三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)波形非線性變換裝置的線路圖。
圖4是本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的輸入輸出波形圖。圖中帶小園圈的連線是輸入信號(hào)波形Vi;帶小三角形的連線是期望輸出信號(hào)波形Vd;帶園黑點(diǎn)的連線是實(shí)際輸出信號(hào)波形Vo。
本發(fā)明的目的是這樣來(lái)達(dá)到的方法是由多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸入的信號(hào)波形(線性或非線性均可)變換成任意形狀的連續(xù)信號(hào)波形(線性或非線性都可)，從而實(shí)現(xiàn)了信號(hào)波形的任意非線性變換。每層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)到四個(gè)人工神經(jīng)元組成，為提高精度，可增加內(nèi)層人工神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。所謂人工神經(jīng)元是采用電子、光學(xué)或生物工程技術(shù)，模擬人類大腦神經(jīng)元功能和結(jié)構(gòu)，制造成的器件。本發(fā)明中只涉及采用電子技術(shù)的人工神經(jīng)元。由人工神經(jīng)元構(gòu)成的模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的部件，稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中人工神經(jīng)元i和人工神經(jīng)元j之間的連接強(qiáng)度稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，用符號(hào)Wk(i，j)表示，k表示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù)，i表示本層內(nèi)神經(jīng)元排列序數(shù)，j表示前一層神經(jīng)元排列序數(shù)。本發(fā)明的人工神經(jīng)元4主要采用S(x)＝a/(1+10-bx(t))的半“S”曲線模式，式中S(x)稱為人工神經(jīng)元的模式函數(shù)，亦即人工神經(jīng)元的輸出函數(shù)，X(t)是人工神經(jīng)元的輸入函數(shù)加權(quán)和，X(t)＝
或[-2，0]，t是時(shí)間變量，a、b為常量，由于X(t)不采用[-2，2]范圍，可使線路簡(jiǎn)單一半。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的學(xué)習(xí)變化量Δω由下式訓(xùn)練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+P)，J、M、P為常量，E為能量，t為時(shí)間變量。
由上述方法可從計(jì)算機(jī)得到信號(hào)波形非線性變換的權(quán)值模擬結(jié)果，根據(jù)模擬結(jié)果，調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)電阻值，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)波形的非線性變換，權(quán)電阻是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中人工神經(jīng)元之間相互連接的一種電阻，權(quán)電阻大小決定著人工神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度。
在所說(shuō)的權(quán)值訓(xùn)練中，輸出信號(hào)模擬量V＊0＝
從而確保輸出層人工神經(jīng)元中的X(t)在
范圍之內(nèi)，其中δ是實(shí)際輸出信號(hào)與期望輸出信號(hào)的誤差值，即δ＝｜VO-Vd｜。
設(shè)非線性系統(tǒng)的輸入函數(shù)是Vi，輸出函數(shù)是VO，傳遞函數(shù)是H，則ViH＝VO，本方法還可將非線性系統(tǒng)的傳遞函數(shù)H隱含在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的權(quán)電阻中，從而實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)中輸入函數(shù)Vi和輸出函數(shù)V0之間的轉(zhuǎn)換。這里所說(shuō)的傳遞函數(shù)是輸入輸出函數(shù)之間關(guān)系的函數(shù)。VO還可作為后一級(jí)非線性系統(tǒng)
的輸入函數(shù)VO，以實(shí)現(xiàn)后一級(jí)非線性系統(tǒng)控制。
當(dāng)輸入函數(shù)Vi是周期性線性(如鋸齒波)或非線性(如正弦波)信號(hào)波形時(shí)，本方法還可產(chǎn)生所需波形的周期信號(hào)VO，成為一種產(chǎn)生實(shí)時(shí)連續(xù)非線性信號(hào)或線性信號(hào)的基準(zhǔn)信號(hào)的方法。
設(shè)系統(tǒng)輸入信號(hào)是Vi，經(jīng)本方法，使系統(tǒng)輸出信號(hào)VO＝f(Vi)，將輸入輸出之間的函數(shù)關(guān)系f經(jīng)學(xué)習(xí)隱含在整個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，從而實(shí)現(xiàn)輸入/輸出智能變換。這種輸入/輸出智能變換做成裝置，可作為智能傳感器，或智能光相關(guān)器的智能判決部分。
根據(jù)本發(fā)明方法，可做成一種實(shí)時(shí)信號(hào)波形非線性變換裝置，具體由線性放大單元1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2和線性放大單元3串接組成。
記線性放大單元1的輸入信號(hào)為Vi，輸出信號(hào)為V＊i;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2的輸入信號(hào)為V＊i，輸出信號(hào)為V＊0;線性放大單元3的輸入信號(hào)為V＊0，輸出信號(hào)為VO，則有V＊i＝ViRF1/RS1+E·RF1/RE1式中RF1和RS1、RE1分別為線性放大單元1的反饋電阻、Vi輸入電阻和E電位輸入電阻。
經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2后的輸出信號(hào)V＊0被規(guī)定
范圍內(nèi)，再經(jīng)線性放大單元3后，有VO＝V＊0RF3/RS3-F·RF3/RG3式中RF3、RS3和RG3分別為線性放大單元3的反饋電阻、V＊0輸入電阻和F電位輸入電阻。
所說(shuō)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2是采用不多于三層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第一層有四個(gè)人工神經(jīng)元，第二層也有四個(gè)人工神經(jīng)元，第三層有一個(gè)人工神經(jīng)元，共具有二十四對(duì)可調(diào)權(quán)電阻。
人工神經(jīng)元由運(yùn)算放大器OPO37、反對(duì)數(shù)放大器AD759、除法器AD534及相應(yīng)電阻、開關(guān)組成。人工神經(jīng)元采用S(x)＝a/(1+10-bx)的半“S”曲線模式，式中S(x)函數(shù)為人工神經(jīng)元的模式函數(shù)，X(t)為人工神經(jīng)元的輸入函數(shù)之加權(quán)和，a、b為常數(shù)，每個(gè)人工神經(jīng)元對(duì)應(yīng)正負(fù)輸入有二組權(quán)電阻，每組權(quán)電阻的個(gè)數(shù)為一到四個(gè)。當(dāng)X(t)＝
時(shí)采用AD759N，當(dāng)X(t)＝[-2，0]時(shí)，采用AD759P。
所說(shuō)的人工神經(jīng)元的運(yùn)算放大器OPO37具有正負(fù)二級(jí)輸入，在其負(fù)輸入端并接有一到四個(gè)可調(diào)權(quán)電阻R1、R2、R3、R4和電阻RD4，RD4的另一端經(jīng)開關(guān)后接地，R1、R2、R3、R4的另一端分別接輸入信號(hào)Vi1、Vi2、Vi3、Vi4在其正輸入端并接有一到四個(gè)可調(diào)權(quán)電阻R5、R6、R7、R8和電阻R＊D4、RA4，電阻R＊D4的另一端經(jīng)開關(guān)后接地，RA4的另一端接A電位，R5、R6、R7、R8的另一端分別接輸入信號(hào)Vi5、Vi6、Vi7、Vi8;在OPO37的負(fù)輸端和輸出腳之間接有反饋電阻Rf4。
記運(yùn)算放大器OPO37的輸出腳的信號(hào)為VO3，則VO3＝K8Vi8+K7Vi7+K6Vi6+K5Vi5-K4Vi4-K3Vi3-K2Vi2-KiVi1+A，其中Kj＝Rf4/Rj。
所說(shuō)的反對(duì)數(shù)放大器AD759，其輸入腳接受OPO37的信號(hào)VO3。其正負(fù)電源腳之間并接電阻RO4。正電源腳經(jīng)一個(gè)開關(guān)后與輸入腳相接。其輸入腳與輸出腳之間接電阻Rk4，其輸出腳與第5腳之間接有電阻RE4，第5腳經(jīng)一個(gè)開關(guān)，串接電阻Rs4后接至B信號(hào)公共端。
記反對(duì)數(shù)放大器AD759的輸出信號(hào)為VD2則VD2＝Eref·10-VO3/K+ESO式中指數(shù)比例因子K＝1，偏調(diào)電壓Eso＝0，參考比例放大電壓Eerf可調(diào)，由RE4值決定。
所說(shuō)的除法器AD534，其第10腳輸入接受反對(duì)數(shù)放大器AD759的信號(hào)VD2，第1腳接C電位，第3腳接地，第4腳接第8腳，第5腳接負(fù)電源-15伏，第9腳接正電源+15伏，第7腳接地，第6腳接D電位，由第8腳輸出信號(hào)。
記除法器AD534的輸出信號(hào)為VO1，則VO1＝1/(1+10-VO3)＝1/(1+VO2)輸出層人工神經(jīng)元的VO1在
范圍內(nèi)。
本發(fā)明的發(fā)明人舉個(gè)實(shí)例，參見圖3和圖4，采用三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第一層有四個(gè)人工神經(jīng)元，第二層也有四個(gè)人工神經(jīng)元，第三層有一個(gè)人工神經(jīng)元，共有九個(gè)人工神經(jīng)元。具有二十四對(duì)阻值可調(diào)的權(quán)電阻。輸入信號(hào)是正弦波Vi＝1/4Sin(π/2+tπ)+0.25。期望輸出信號(hào)Vd= 1/23 .5Σi = 110(t, i/10) + 0.47]]>，式中P(t,σ ) = 1/2πσ ) ·e－ x2( t ) / 2 σ2]]>，σ＝i/10。由輸入信號(hào)Vi和期望輸出信號(hào)Vd，計(jì)算機(jī)根據(jù)Δω(t)＝-ε(
E/
ω)+αΔω(t-1)+βΔω(t-2)式學(xué)習(xí)權(quán)值ωk(i，j)，因人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值可正或可負(fù)，在具體決定了權(quán)值后實(shí)際上每對(duì)可調(diào)權(quán)電阻中只用了其中的一個(gè)，所以只有二十四個(gè)權(quán)電阻。設(shè)反饋電阻Rf取40k，其權(quán)值和權(quán)電阻值由表1列出。將表1中權(quán)電阻值存入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2中，得輸入信號(hào)Vi，期望輸出信號(hào)Vd和實(shí)際輸出信號(hào)VD，其值由表2列出，并在圖4中示出了輸入/輸出波形。這樣，實(shí)現(xiàn)了從輸入信號(hào)Vi＝1/4Sin(π/2+tπ)+0.25到輸出信號(hào)Vd= 1/23.5Σi = 110P(t,i /10) + 0.47]]>的非線性變換，其實(shí)際輸出信號(hào)與期望輸出信號(hào)的平均誤差為2.13098%。
表1、權(quán)值與權(quán)電阻值符號(hào)權(quán)值權(quán)電阻值W3(1，1)1.3796828.992230KW3(1，2)14.087182.839461KW3(1，3)1.6064424.899778KW3(1，4)-1.6193924.700658K
W2(1，1)-0.25110159.299080KW2(2，1)-17.862062.239383KW2(3，1)-0.4969880.486136KW2(4，1)0.9013044.380339KW2(1，2)-0.5492372.829233KW2(2，2)-17.971332.225767KW2(3，2)-0.4536388.177589KW2(4，2)1.3909728.756910KW2(1，3)0.12377323.180090KW2(2，3)3.9590610.103408KW2(3，3)-0.27392146.028030KW2(4，3)1.1946233.483450KW2(1，4)0.8128349.210782KW2(2，4)3.9793010.052019KW2(3，4)0.5708270.074629KW2(4，4)0.30095132.912440KW1(1，1)-1.1325335.319152KW1(2，1)-1.2497332.006913KW1(3，1)1.1659434.307082KW1(4，1)0.9276143.121570KRf＝40K表2、輸入輸出數(shù)據(jù)相對(duì)時(shí)間輸入信號(hào)期望輸出信號(hào)實(shí)際輸出信號(hào)TViVdVo0.0000.5000.9670.9540.1000.4880.8850.8970.2000.4520.7640.7540.3000.3970.6950.6890.4000.3270.6500.6600.5000.2500.6150.628
0.6000.1730.5880.5950.7000.1030.5670.5630.8000.0480.5490.5370.9000.0120.5340.5211.0000.0000.5220.515平均誤差＝2.13098%本發(fā)明有如下積極效果1、本發(fā)明方法及裝置可實(shí)現(xiàn)信號(hào)波形的任意非線性變換，信號(hào)波形的非線性變換由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸出信號(hào)要求，由輸入信號(hào)經(jīng)訓(xùn)練權(quán)值實(shí)現(xiàn)。
2、本發(fā)明實(shí)現(xiàn)信號(hào)波形的任意非線性變換的速度快，可達(dá)納秒量級(jí)，這是由于信號(hào)相乘效應(yīng)由信號(hào)通過(guò)權(quán)電阻實(shí)現(xiàn)和變換函數(shù)已先經(jīng)計(jì)算機(jī)模擬、隱含在整個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的緣故。
3、本發(fā)明的線路具有通用性，只要訓(xùn)練不同的權(quán)電阻，就可實(shí)現(xiàn)信號(hào)波形的不同非線性變換。
4、本發(fā)明的人工神經(jīng)元便于集成化。
權(quán)利要求
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的進(jìn)行信號(hào)波形非線性變換的方法，其特征在于以輸入、輸出信號(hào)之間的函數(shù)關(guān)系VO＝f(Vi)，經(jīng)學(xué)習(xí)將函數(shù)關(guān)系f隱含在整個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，從而實(shí)現(xiàn)輸入/輸出智能變換。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的進(jìn)行信號(hào)波形非線性變換的方法，其特征在于將周期性信號(hào)作為輸入信號(hào)，而產(chǎn)生一種實(shí)時(shí)連續(xù)基準(zhǔn)非線性信號(hào)。
5.一種實(shí)時(shí)信號(hào)波形非線性變換裝置，其中包括a、信號(hào)波形非線性變換裝置由線性放大單元1，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2和線性放大單元3串接組成;其特征在于b、采用不多于三層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第一層有四個(gè)人工神經(jīng)元，第二層也有四個(gè)人工神經(jīng)元，第三層有一個(gè)人工神經(jīng)元，共具有二十四對(duì)可調(diào)權(quán)電阻;c、半“S”型人工神經(jīng)元由運(yùn)算放大器OPO37、反對(duì)數(shù)放大器AD759N(或AD759P)、除法器AD534及相應(yīng)電阻，開關(guān)組成，人工神經(jīng)元采用S(x)＝a/(1+10-bx)的半“S”曲線模式，式中S(x)函數(shù)為人工神經(jīng)元的模式函數(shù)，X(t)為人工神經(jīng)元的輸入函數(shù)，X(t)＝
或X(t)＝[-2，0]，a、b為常數(shù)，每個(gè)人工神經(jīng)元按正、負(fù)輸入有二組權(quán)電阻，每組權(quán)電阻有一到四個(gè);所說(shuō)的人工神經(jīng)元的運(yùn)算放大器OPO37具有正負(fù)二組輸入，在其負(fù)輸入端并接有一到四個(gè)可調(diào)權(quán)電阻R1、R2、R3、R4和電阻RD4、RD4的另一端經(jīng)開關(guān)后接地，R1、R2、R3、R4的另一端分別接輸入信號(hào)Vi1、Vi2、Vi3、Vi4;在其正輸入端并接有一到四個(gè)可調(diào)權(quán)電阻R5、R6、R7、R8和電阻RD4＊、RA4，電阻RD4＊的另一端經(jīng)開關(guān)后接地，RA4的另一端接A電位，R5、R6、R7、R8的另一端分別接輸入信號(hào)Vi5、Vi6、Vi7、Vi8;在OPO37的負(fù)輸入端和輸出腳之間接有反饋電阻RF4;所說(shuō)的反對(duì)數(shù)放大器AD759，其輸入腳接OPO37送來(lái)的VD3信號(hào)，其正負(fù)電源腳之間并接一個(gè)電阻RD4;正電源腳經(jīng)開關(guān)后與輸入腳相接，其輸入腳與輸出腳之間接反饋電阻RK4，在輸出腳與第5腳之間接有電阻RE4，第5腳經(jīng)一個(gè)開關(guān)，串接電阻RS4后接至B信號(hào)公共端;所說(shuō)的除法器AD534，其第10腳輸入接受反對(duì)數(shù)放大器AD759N的VD2信號(hào)，第1腳接C電位，第3腳接地，第4腳接第8腳，第5腳接負(fù)電源-15伏，第9腳接正電源+15伏，第7腳接地，第6腳接D電位，由第8腳輸出信號(hào);
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的信號(hào)波形非線性變換裝置，其特征在于各個(gè)人工神經(jīng)元的模式函數(shù)采用S(x)＝1/(1+10-x)，輸入信號(hào)是正弦波Vi＝1/4Sin(π/2+tπ)+0.25，期望輸出信號(hào)Vd= 1/23.5Σi = 110p(t,i /10) + 0.47,]]>式中P(t,σ ) = 1/(2πσ )×e－x2( t ) / 2 σ2]]>，各反饋電阻取Rf＝40K，經(jīng)學(xué)習(xí)權(quán)值得相應(yīng)的權(quán)值和權(quán)電阻為符號(hào) 權(quán)值 權(quán)電阻值W3(1，1) 1.37968 28.992230KW3(1，2) 14.08718 2.839461KW3(1，3) 1.60644 24.899778KW3(1，4) -1.61939 24.700658KW2(1，1) -0.25110 159.299080KW2(2，1) -17.86206 2.239383KW2(3，1) -0.49698 80.486136KW2(4，1) 0.90130 44.380339KW2(1，2) -0.54923 72.829233KW2(2，2) -17.97133 2.225767KW2(3，2) -0.45363 88.177589KW2(4，2) 1.39097 28.756910KW2(1，3) 0.12377 323.180090KW2(2，3) 3.95906 10.103408KW2(3，3) -0.27392 146.028030KW2(4，3) 1.19462 33.483450KW2(1，4) 0.81283 49.210782KW2(2，4) 3.97930 10.052019KW2(3，4) 0.57082 70.074629KW2(4，4) 0.30095 132.912440KW1(1，1) -1.13253 35.319152KW1(2，1) -1.24973 32.006913KW1(3，1) 1.16594 34.307082KW1(4，1) 0.92761 43.121570KRf＝40K將此權(quán)電阻值存入如權(quán)利要求5所述的信號(hào)非線性變換裝置，得到了從輸入信號(hào)Vi＝1/4Sin(π/2+tπ)+0.25，到輸出信號(hào)Vd= 1/23.5Σi = 110P(t,i /10) + 0.47]]>的非線性變換裝置。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種由多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將信號(hào)波形進(jìn)行非線性變換的方法和裝置。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)非線性人工神經(jīng)元組成。輸出層人工神經(jīng)元采用1/(a+e
文檔編號(hào)G08C13/02GK1048117SQ9010290
公開日1990年12月26日 申請(qǐng)日期1990年7月20日 優(yōu)先權(quán)日1990年7月20日
發(fā)明者章明, 王汝笠, 龔一鳴 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所