研究目的
展示一种基于半导体光放大器中非线性偏振旋转的光电人工神经元模型,该模型能够实现S型传递函数。
研究成果
所提出的光电神经元模型与连续S型神经元高度相似,为构建人工神经网络提供了新可能。该神经元对兴奋性与抑制性输入的响应可通过初始偏振角、偏置电流及探测光束功率进行调节。
研究不足
兴奋性和抑制性输入应限制在一定范围内,以防止输出不保持恒定而是下降或上升。SOA的相位噪声可能导致SOP波动,这在理论模型中被忽略了。
1:实验设计与方法选择:
该实验利用半导体光放大器(SOA)通过非线性偏振旋转(NPR)模拟连续S型神经元行为。实验装置包含用于兴奋性输入的光注入和用于抑制性输入的电调制。
2:样本选择与数据来源:
使用探测光束和泵浦光束作为输入,通过调节其功率和偏振态来研究NPR效应。
3:实验设备与材料清单:
装置包括激光二极管(LD1和LD2)、波分复用器(WDM)、SOA、偏振控制器(PC1和PC2)、带通滤波器(BPF)、偏振分束器(PBS)和偏振分析仪(PA)。
4:2)、波分复用器(WDM)、SOA、偏振控制器(PC1和PC2)、带通滤波器(BPF)、偏振分束器(PBS)和偏振分析仪(PA)。 实验流程与操作步骤:
4. 实验流程与操作步骤:通过偏振控制器调节探测光束的偏振态,通过改变偏置电流、光注入功率和初始偏振态来测量神经元对兴奋性和抑制性输入的响应。
5:数据分析方法:
分析偏置电流和光注入引起的旋转角度,以理解NPR效应及其对神经元输出的影响。
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