Малышев К.В. - Методические указания к курсовому проекту (1060622), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Запустить программу расчета и задать требуемые электрические и геометрические параметры клеточной нелинейной сети.
Откалибровать программу на примере преобразования изображения в клеточной нелинейной сети с нелинейным элементом, имеющим эталонную вольтамперную характеристику.
Рассчитать процесс преобразования выбранного зашумленного изображения.
Построить графики и проанализировать полученные результаты.
Исследовать зависимости распределения напряжения в узлах КНС от начальных и граничных условий.
Исследовать зависимости распределения напряжения в узлах КНС от параметров вольт-амперных характеристик (ВАХ) наноструктуры в нелинейном элементе.
Исследовать зависимости временной эволюции изображения от параметров ВАХ наноструктуры.
Исследовать зависимости погрешности преобразования от параметров слоев наноструктуры, граничных и начальных условий.
4.КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
-
Основные принципы преобразования изображения в клеточной нелинейной сети (КНС).
-
Каковы характерные значения напряжений, токов, сопротивлений при преобразовании изображения с помощью КНС?
-
Принцип действия (структурная схема) ячейки КНС при преобразовании изображения.
-
Как изменится процесс преобразования изображения, если емкость C увеличить в 100 раз (вместо 1 пФ взять 100 пФ)?
-
Каковы характерные значения шумовых напряжений и токов?
-
Каковы обнаруженные источники искажений?
-
Как КНС связаны с нейросетями?
-
В чем преимущества квазипериодических СР для КНС?
-
Как связаны фибоначчиевы СР с фигурными СР?
-
Как нормируются ВАХ СР для их исследования в качестве нелинейных элементов КНС?
-
Каковы принципы параллельного преобразования сигнала с помощью диффузионно-реакционной среды?
-
Как действуют диффузионная и реакционная составляющие при фильтрации зашумленного сигнала?
-
Какие элементы в КНС отвечают за диффузионный и реакционный вклады?
-
Как действует КНС в матричном преобразователе изображения при параллельной фильтрации?
-
Каковы условия для граничных ячеек КНС?
-
Что служит мерой отличия преобразованного изображения от эталона?
-
Каковы преимущества квазипериодических СР по сравнению с РТД при фильтрации изображения?
-
Каковы преимущества квазипериодических СР по сравнению с РТД в других резонансно-туннельных устройствах?
5.РИСУНКИ
Рис.1. Три соседних нейроноподобных ячейки КНС на основе сверхрешетки Фибоначчи S7.
Рис.2. Характеристики нелинейного элемента КНС на основе сверхрешетки Фибоначчи S7. Слева внизу – ВАХ J(F) диода. Вертикальная прямая указывает начало падающего участка. Слева вверху – зависимость резонансных энергий E от напряженности электрического поля F, посередине – зонная диаграмма и квадраты модулей волновых функций в зависимости от координаты x поперек слоев СР, справа – зависимость туннельной прозрачности T(E) от энергии E электрона в электрическом поле, соответствующем началу падающего участка ВАХ.
Рис.3. ВАХ нелинейных элементов КНС: 1- эталонного диода с кубической ВАХ, 2- фигурной сверхрешетки F011(2), 3- фигурной сверхрешетки F811(2).
Рис.4. Противоположные действия диффузионного FD и реакционного FR слагаемых при обработке сигнала V(x) диффузионно-реакционной средой. Здесь x - координата в среде.
Рис.5. Преобразование изображения КНС на основе диода с кубической ВАХ: а) - эталонное изображение, b) - зашумленное изображение перед преобразованием, с)…l) –преобразованное изображение в моменты времени t/τ=0.1(c), 0.2(d), 0.3(e), 0.4(f), 0.5(g), 0.6(h), 0.8(i), 1.1(j), 1.5(k), 2.0(l).
Рис.6. Временные зависимости отклонения изображения от эталона в ходе преобразования КНС на основе 1- диода с кубической ВАХ, 2- фигурной сверхрешетки F011(2), 3- фигурной сверхрешетки F811(2).
Рис.7. Преобразованные изображения, имеющие наименьшие отклонения от эталона: а) - эталонное изображение, b)…d) –наилучшие изображения, полученные с помощью КНС на основе b) – диода с кубической ВАХ, с) –фигурной сверхрешетки F811(2), d) –фигурной сверхрешетки F011(2).
17