隨著人工智能與光計算技術的深度融合，光神經網絡（Optical Neural Network, ONN）因其超高速、低功耗的特性，成為突破傳統(tǒng)電子計算瓶頸的重要方向。在ONN系統(tǒng)研發(fā)過程中，高精度、高帶寬的信號仿真與調制是實現光學矩陣運算和圖像識別的關鍵環(huán)節(jié)。普源精電（RIGOL）DG70000系列任意波形發(fā)生器憑借其優(yōu)秀的性能，在圖形信號仿真應用中展現出強大的技術優(yōu)勢，為光神經網絡實驗提供了可靠支撐。

一、光神經網絡中的圖形信號處理需求

光神經網絡通過光學器件以光速執(zhí)行密集矩陣運算，尤其適用于圖像識別等并行計算任務。如圖所示，手寫數字圖像被劃分為49像素（7×7）的灰度矩陣，經光傳感器轉換為一維光學信號序列。這些信號需精確調制激光器，實現高保真光學卷積運算。因此，系統(tǒng)對調制信號的分辨率、帶寬、時序精度和波形靈活性提出很高要求。傳統(tǒng)的可編程線性電源雖可提供較大輸出幅度，但在高頻動態(tài)響應、波形復雜度和信號純凈度方面存在局限，難以滿足高階ONN實驗需求。

二、DG70000信號發(fā)生器的核心優(yōu)勢

DG70000系列作為高性能任意波形發(fā)生器，具備以下關鍵特性，契合光神經網絡測試需求：

1. 高采樣率與高分辨率：支持高達數GSa/s的采樣率和16位垂直分辨率，能夠精確還原復雜圖形信號的細微灰度變化，提升調制精度，有助于提高激光器的消光比，降低誤碼率。

2. 寬輸出帶寬：具備GHz級模擬帶寬，可生成快速上升/下降沿的脈沖信號，滿足高速脈沖激光器的調制需求，確保光學信號的時序完整性。

3. 靈活的波形生成能力：內置豐富波形庫，并支持用戶自定義任意波形導入。可將預處理的圖像數據（如MNIST數據集的一維化像素序列）直接轉化為調制信號，實現復雜圖形模式的精準仿真。

4. 多通道同步輸出：支持多通道精確同步，可模擬多路并行輸入的光神經元陣列，滿足大規(guī)模ONN系統(tǒng)的并行調制需求。

5. 優(yōu)異的信號純凈度與穩(wěn)定性：低相位噪聲和高信號保真度，有效減少調制過程中的信號失真，保障光學計算的準確性。

三、在圖形信號仿真中的典型應用

在如圖所示的光學感知器實驗裝置中，DG70000可直接替代或優(yōu)化原有的可編程線性電源方案：

圖形信號數字化調制： 將海量圖像數據集（如手寫數字、特定圖案）預處理為一維bit流或模擬電壓序列，通過DG70000生成對應的高精度模擬調制信號，驅動脈沖激光器。

高分辨率圖像識別測試： 利用其高分辨率輸出能力，仿真具有豐富灰度層次的圖像信號，測試ONN系統(tǒng)在高分辨率輸入下的識別準確率和魯棒性。

復雜時序信號生成： 對于需要特定時序編碼的光學計算方案，DG70000可精確生成復雜時序脈沖序列，實現更高級別的光學信息處理。

系統(tǒng)性能評估與優(yōu)化： 通過輸出標準測試信號，評估光電轉換、光纖傳輸及整個ONN系統(tǒng)的響應特性，為系統(tǒng)優(yōu)化提供數據支持。

四、總結

普源DG70000系列任意波形發(fā)生器以其高性能指標和靈活的信號仿真能力，為光神經網絡中的圖形信號處理提供了理想的解決方案。它不僅克服了傳統(tǒng)調制源在帶寬和精度上的限制，更能有效支持高分辨率、高速度的光學計算實驗，助力研究人員探索更復雜、更高效的光神經網絡架構，推動人工智能計算的范式革新。在未來的智能汽車感知系統(tǒng)、高速圖像處理等領域，此類高性能信號發(fā)生器的應用價值將愈發(fā)凸顯。

我們的優(yōu)勢：是德、泰克、日置、固緯、艾德克斯、普源、同惠、鼎陽、安柏等。