PCNN的原理及其应用

本文综述了一种新的有生物学依据的人工神经网络－脉冲藕合神经网络（PCNN－Pulse Coupled Neural Networks)的模型与原理,同时分析并总结了其特性与其在图象处理,图象识别,运动目标识别,通讯,决策优化等方面的应用,并指出了今后PCNN的研究重点。     

正交法在电子线路参数优化设计中的应用

本文论述电子线路参数的正交表优化设计方法。文中研究以下几个问题:正交表及其性质;直接选优法;稳定性优化设计;容差设计和可靠性设计。     

双向负阻晶体管张弛振荡器分频锁相特性的研究

本文用简单模型描述了双向负阻晶体管(BNRT)张弛振荡器在周期冲激作用下的分频锁相特性。对于任何分数p/q,给出了在参数空间中分频锁相区的普遍的分析表达式。对于BNRT张弛振荡器进行了分频锁相实验,实验结果与计算相符,说明理论分析是正确有效的。     

双向负阻晶体管张弛振荡器的研究

本文研究了双向负阻晶体管(BNRT)张弛振荡器的分段线性(具有四段折线和三段折线)动力学模型。给出了电路和动态方程。讨论了张弛振荡器的一些性质。实验结果与计算结果一致,表明这种动力学模型是适当而有效的。     

CORDIC算法在DSP算法硬件实现中的应用进展

CORDIC算法被广泛应用于数字信号处理算法的硬件实现中。由于它将许多复杂的算术运算化成简单的加法和移位操作，因此它在许多DSP算法的硬件实现中都有着极为重要的意义。有了它，许多难于实现而又极具应用价值的算术函数的硬件实现成为了可能。本文首先介绍了CORDIC算法的理论概要，然后给出了CORDIC算法在国内外的应用现状。最后，给出了作者自行设计的基于CORDIC算法的可参数化的FFT模型。     

用无需选取参数的Unit-linking PCNN进行自动图像分割

脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）是一种有生物学依据的人工神经网络，它可有效地用于图像分割。基于PCNN的图像分割效果取决于PCNN中各参数的选择。然而，图像分割时，各种不同的图像对应的PCNN参数是不同的，而PCNN参数的选择是困难的。本文提出了一种基于Unit-linking PCNN的图像分割新方法，解决了PCNN图像分割参数选择的难题。用本文提出的新方法可有效地自动分割各种图像，而无需考虑PCNN参数的选择，这对于PCNN的理论研究和实际应用有重要的意义。     

互耦合张弛振荡器的“同步尖角”模型

本文提出了称为“同步尖角”的模型，首次用来研究互耦合张弛振荡器的特性，把本来复杂的动力学计算问题变成了简单的几何计算问题，成功地分析了这种非线性动力学系统的同步现象。利用双向负阻晶体管的外部控制特性，实现了强控制同步互耦合张地振荡实验电路，实验结果与分析符合甚好，表明这种分析方法是正确有效的。     

关于PCNN应用于图像处理的研究

研究并综述了如何用有生物学依据的脉冲耦合神经网络 (PCNN)的脉冲发放特性进行图像处理 ,如图像去噪、图像分割、图像的阴影去除、图像的边缘检测等。研究发现 ,PCNN可有效地用于图像处理。虽然解决图像处理中的不同问题时 ,基于PCNN的算法有所不同 ,但有一共同点 ,就是都用到了PCNN的脉冲传播特性。     

RESEARCH ON THE RELAXATION OSCILLATOR WITH BNRT

A piecewisely linear(with three or four segments)dynamic version for relaxation oscillations in acircuit with bidirectional negative resistance transistor is studied.The circuit and dynamic equation are given andsome properties of the relaxation oscillations are discussed.Experimental results agree well with the computations,showing that the dynamic model is adequate and useful.