基于分数傅里叶变换的光学神经网络全光型模式识别系统

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 引言	第9-15页
·光学神经网络	第9-10页
·光学全息存储	第10-11页
·分数傅里叶变换	第11-12页
·本文的研究对象与内容	第12-15页
·研究对象	第12-13页
·研究内容	第13-15页
2 光学神经网络的基本理论	第15-21页
·神经网络的基本理论	第15-16页
·光学神经网络的 Hopfield 模型	第16-21页
·Hopfield 模型原理	第16-18页
·Hopfield 模型的模式识别	第18-21页
3 光学分数傅里叶变换与分数相关	第21-29页
·光学分数傅里叶变换的概念与性质	第21-23页
·分数相关	第23-29页
·分数相关的概念	第24-27页
·分数相关的移变性质	第27-29页
4 基于分数傅里叶变换的高密度全息图存储	第29-39页
·傅里叶变换全息存储	第29-32页
·傅里叶变换全息图	第29-32页
·傅里叶变换全息存储系统	第32页
·分数傅里叶变换全息图	第32-35页
·分数傅里叶变换的机制分析	第32-33页
·分数傅里叶变换全息图	第33-35页
·分数傅里叶变换全息存储系统	第35-39页
5 基于分数傅里叶变换的全光型模式识别系统	第39-49页
·基于傅里叶变换的模式识别	第39-41页
·基于分数傅里叶变换的相关识别	第41-45页
·基于分数傅里叶变换的全光型模式识别系统的结构	第45-49页
6 模拟实验与结论	第49-51页
·计算机模拟实验	第49-50页
·结论	第50-51页
致谢	第51-53页
参考文献	第53-57页
攻读硕士期间发表的论文	第57页