研究目的
研究神经形态计算在光通信中用于高速且节能的信号处理的应用。
研究成果
信号整形与神经形态处理器的同步优化能显著提升信息传输效率，并降低对信号处理复杂度的要求。
研究不足
该研究聚焦于单通道操作，多通道机制将留待后续研究。信号整形与神经形态处理器设计的优化较为复杂，仍需进一步完善。
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[IEEE 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 法国昂热 (2019.7.9-2019.7.13)] 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 光通信的神经形态处理
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[IEEE 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 法国昂热 (2019.7.9-2019.7.13)] 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 光通信的神经形态处理
DOI：10.1109/ICTON.2019.8840389
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
神经形态计算最近被证明是通信系统中一项极具前景的技术。光子神经形态技术能够在光学领域实现机器学习算法。我们将探讨该技术在高速、节能信号处理方面的最新进展，以及其优势和挑战。
作者：
Mariia Sorokina
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