論文の概要: Spiking Neural Network Phase Encoding for Cognitive Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16023v1
• Date: Sat, 25 May 2024 02:52:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 01:29:38.765685
• Title: Spiking Neural Network Phase Encoding for Cognitive Computing
• Title（参考訳）: 認知コンピューティングのためのスパイキングニューラルネットワーク位相符号化
• Authors: Lei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,認知情報学と認知コンピューティングの原理に基づくスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた信号再構成手法を提案する。 N個のスパイキングニューロンを使用することで、SNNは入力信号の周波数成分を捕捉し、各ニューロンは独自の周波数を割り当てる。 スパイキングニューロンの大きさと位相とDFT係数の関係について検討し、元の信号の再構成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.60663354161893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach for signal reconstruction using Spiking Neural Networks (SNN) based on the principles of Cognitive Informatics and Cognitive Computing. The proposed SNN leverages the Discrete Fourier Transform (DFT) to represent and reconstruct arbitrary time series signals. By employing N spiking neurons, the SNN captures the frequency components of the input signal, with each neuron assigned a unique frequency. The relationship between the magnitude and phase of the spiking neurons and the DFT coefficients is explored, enabling the reconstruction of the original signal. Additionally, the paper discusses the encoding of impulse delays and the phase differences between adjacent frequency components. This research contributes to the field of signal processing and provides insights into the application of SNN for cognitive signal analysis and reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,認知情報学と認知コンピューティングの原理に基づくスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた信号再構成手法を提案する。 提案したSNNは離散フーリエ変換(DFT)を利用して任意の時系列信号を表現・再構成する。 N個のスパイキングニューロンを使用することで、SNNは入力信号の周波数成分を捕捉し、各ニューロンは独自の周波数を割り当てる。 スパイキングニューロンの大きさと位相とDFT係数の関係について検討し、元の信号の再構成を可能にする。 さらに、インパルス遅延の符号化と隣り合う周波数成分間の位相差について述べる。 本研究は信号処理の分野に貢献し,SNNの認知信号解析と再構成への応用に関する知見を提供する。

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