Redes Hopfield podem ser usados para conversão analógico-digital, explorando sua capacidade de armazenar e recuperar padrões. O processo de conversão analógico-digital usando uma rede Hopfield pode ser resumido da seguinte forma:
1.
Vetorize o sinal analógico: O sinal analógico é primeiro discretizado amostrando-o a uma determinada taxa e depois convertendo-o em um vetor. Este vetor representa o sinal analógico em um instante de tempo específico.
2.
Codifique o vetor como um estado de rede Hopfield: O vetor é então codificado como um estado da rede Hopfield, definindo os neurônios correspondentes como 1 e o restante como -1.
3.
Iterar a rede Hopfield: A rede Hopfield é então iterada até que a convergência seja alcançada. Este processo converge para um padrão de protótipo armazenado que mais se aproxima do vetor de entrada.
4.
Recupere a representação discreta: O estado da rede convergente corresponde à representação digital do sinal analógico. As ativações dos neurônios representam os valores dos bits do sinal digital.
Em essência, a rede Hopfield atua como uma memória associativa, armazenando os padrões do protótipo durante o treinamento e recuperando o padrão apropriado quando apresentado a um vetor de entrada. A representação discreta obtida do estado da rede convergente é o equivalente digital do sinal analógico.
Aqui está uma explicação mais detalhada de cada etapa:
Etapa 1:Vetorização do sinal analógico O sinal analógico, que é uma função contínua do tempo, é amostrado em intervalos de tempo discretos. A taxa de amostragem determina o número de amostras colhidas por unidade de tempo e, consequentemente, a resolução da representação digital.
Etapa 2:Codificando o vetor como um estado de rede Hopfield Cada amostra do sinal analógico é representada como um vetor binário. Cada elemento (neurônio) do vetor corresponde a um nível de tensão específico, e seu valor é definido como 1 se a tensão estiver acima de um determinado limite e -1 caso contrário.
Etapa 3:Iterando a rede Hopfield A rede Hopfield, inicializada com a representação vetorizada, passa por iterações para encontrar o padrão de protótipo armazenado mais próximo. Durante as iterações, o estado de cada neurônio é atualizado com base na soma ponderada de suas entradas de outros neurônios.
Etapa 4:Recuperando a representação discreta Após a convergência da rede, o estado final representa o padrão do protótipo recuperado, que corresponde à representação digital do sinal analógico. O estado de cada neurônio (1 ou -1) indica o valor do bit do sinal digital.
Ao codificar o sinal analógico em estados de neurônios, a rede o associa a um padrão de protótipo armazenado, permitindo a recuperação de padrões e a representação digital da entrada analógica. Este processo pode ser repetido para cada amostra de tempo, resultando em uma conversão digital completa do sinal analógico.
