磁気記録ニューロ弁別における二次微分波弁別特性
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概要
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ディジタル磁気記録読み出し波形を数ビット毎に切り出し、ニューラルネット(以下NN)に学習、認識させるニューロ弁別はNNの学習能力により、干渉波形を学習させることで高密度弁別が可能となり、NNの未学習入力も認識する汎化能力により、記録密度変動にも強い特微を持つ。この二つの特徴とその実現可能性はシミュレーションですでに示した。ニューロ弁別は波形学習であるため、学習させる波形はどのような波形でもよい。微分波形はダブルパルスとなるが弁別可能である。二次微分波形では先端が鋭くなり、微分波形より波形が強調される。(図l参照)再生波直接弁別を試みてみたが、再生波は波形の変化が小さいため弁別結果はよくなかった。そこで、高密度領域で変化の大きい二次微分波を用いることで弁別限界が向上するのではないかと考えられ、二次微分波入力時でのシミュレーション実験を試みと。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
種市 修浩
拓殖大学工学部
-
吉澤 滋
拓殖大学工学部
-
木下 裕一郎
拓殖大学工学部
-
吉沢 滋
拓殖大学工学部
-
降旗 浩司
拓殖大学工学部
-
加藤 貴文
拓殖大学工学部
-
吉沢 滋
拓殖大学工学部電子工学科
-
芳賀 薫
拓殖大学工学部
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