ニューラルネットワークによる光ディスクの波形等化 : 画像情報記録,放送現業

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概要

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ニューラルネットワーク(NN)は、生体の脳における神経回路網の数学的モデルそあり、近年、パターン認識、並列処理、総合的判断等の情報処理において、数多くの実績が報告されている。信号波形のイコライゼーションの分野についても、NNの応用は報告されているが、これらはシミュレーションに限られているうえ、光ディスクを念頭においたものでない。今回、我々は符号聞干渉に加え、ディスク傾き、デフォーカスによって生じる光学的収差を抑圧する学習をシミュレーション上でNNに行わせ、この結果をもとにしたイコライザのハードウェアを実現した。この光ディスク用NN型イコライザ(NNEQ)は、従来型の線形トランスヴァーサルイコランザに比較して、ティルト、デフォーカスのマージンが、より多く確保され、NA=0.60、λ=670nm の光学系においてCD4倍密ディスクの再生を可能にした。
社団法人映像情報メディア学会の論文
1992-11-13

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