ニューロ弁別におけるクロック位相マージンの研究

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タイトル別名
  • Clock Phase Margin Study of Neuro- discriminating in Digital Magnetic Recording

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説明

ニューラルネットワークを磁気記録の弁別に用いるニューロ弁別は干渉波形を学習させる事で干渉に強い性質が生まれ、高線密度弁別が可能となる。ニューロ弁別の課題の一つに位相マージンの問題がある。一般にセルフクロッキングを用いる弁別方式は雑音によってクロック位相ずれを起こす事があり、ニューロ弁別のクロック位相マージンを調べた。更に、位相がずれた波形を学習させると位相マージンが広がる可能性があり、シミュレーションを試みたところ位相マージン±3%のものが±7%に広がるという学習効果が得られた。また、通常の学習より高密度の波形を学習させると(高密度学習)、位相マージンだけでなく、弁別限界が K=4.1 から K=4.8 に向上するという複合効果が得られた。

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参考文献 (9)*注記

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1572543027267596288
  • NII論文ID
    110003186039
  • NII書誌ID
    AN10013050
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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