(57)【要約】通信チャネルに沿って入力信号を伝送する前に通信チャネルを設定する方法であって、通信チャネルは、複数のサブチャネルを有し、前記方法は、入力信号の強度を決定する過程と、決定した信号強度に従って複数のサブチャネルの組を選択する過程と、サブチャネルの組に沿って上記入力信号を並行して伝送する過程とを有し、選択されたサブチャネルの組が、ノイズの標準偏差が信号強度に比例している合成ノイズ特性を示すように、各サブチャネルが既定のノイズ特性を具備する方法。
2009505544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信チャネルに沿って入力信号を伝送する前に前記通信チャネルを設定する方法であって、前記通信チャネルは複数のサブチャネルを有し、
前記方法は、
前記入力信号の強度を決定する過程と、
決定された前記信号強度に従って複数の前記サブチャネルの組を選択する過程と、
前記入力信号を前記サブチャネルの組に沿って並行して伝送する過程と
を有し、
選択された前記サブチャネルの組が、ノイズの標準偏差が前記入力信号強度に比例している合成ノイズ特性を示すように、各前記サブチャネルが既定のノイズ特性を有している方法。
【請求項２】
各前記サブチャネルは、瞬時入力信号強度が各前記サブチャネルと関連付けられた個別の閾値を超えた場合にのみ選択される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各前記サブチャネルのノイズ特性は、各前記サブチャネルと関連付けられた利得関数、及び、各前記サブチャネルの出力に適用された一定の重み値ｗｉによって定義される請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
与えられた利得関数において、各前記サブチャネルの閾値及び重み値は、前記通信チャネルの前記合成ノイズ特性が比例ノイズを示すように選択されている請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記重み値の分布ｗ（ｘ）と、前記瞬時信号強度に等しい閾値を有するサブチャネルの分布ρ（ｘ）は、以下の式
2009505544.tif 000033
及び
2009505544.tif 000034
を解くことによって与えられる請求項４に記載の方法。
ここで、ｙは、前記瞬時合成出力信号値であり、σは、前記ノイズ関数の標準偏差であり、ｋは、比例定数である。
【請求項６】
前記閾値及び重み値は、以下の式
2009505544.tif 000035
及び
2009505544.tif 000036
を解くことによって選択される請求項４に記載の方法。
ここで、θｉは、ｉ番目のサブチャネル用の前記閾値である。
【請求項７】
前記式は、数値的方法によって解かれる請求項５または請求項６に記載の方法。
【請求項８】
各前記サブチャネル用の利得関数は、ステップ関数を有しており、前記入力信号は、最小瞬間値εを有しており、前記サブチャネルの合計数Ｎは、式
2009505544.tif 000037
によって決定される請求項３から請求項７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
各前記サブチャネルは、ニューラルネットワーク内のニューロンをシミュレートするべく構成されており、この結果、前記重み値の分布ｗ（ｘ）及び前記瞬時信号強度に等しい閾値を有するサブチャネルの分布ρ（ｘ）が、ｘ＞０において、
2009505544.tif 000038
及び
2009505544.tif 000039
を解くことによって与えられる請求項３から請求項７のいずれかに記載の方法。
ここで、ｋは、定数であり、Ｆは、サブチャネル更新プロセスのＦａｎｏ数であり、αは、前記シミュレートされたニューロンの立ち上がり時間定数であり、Ａは、前記シミュレートされたニューロンの最大発火率である。
【請求項１０】
複数のサブチャネルを有する通信チャネルを設定する装置であって、各前記サブチャネルは、瞬時信号値を含む入力信号を受信するとともに、前記瞬時信号値が既定の閾値を超えた場合にのみ前記サブチャネルを前記入力信号に接続するべく構成された閾値スイッチを備え、
各前記サブチャネルの出力を受信するとともに、前記出力を合成して合成出力信号を提供するべく構成された加算器を更に有しており、接続された前記サブチャネルが、ノイズの標準偏差が前記入力信号強度に比例する合成ノイズ特性を示すように、各前記サブチャネルが既定のノイズ特性を有する装置。
【請求項１１】
各前記サブチャネルは、前記出力が前記加算器に提供される前に、一定の重み値ｗｉを各前記サブチャネルの出力に対して適用するべく構成された一定の利得ユニットを有しており、各前記サブチャネルの前記ノイズ特性が利得関数及び前記一定の重み値ｗｉによって定義されるように、各前記サブチャネルが、それに関連付けられた更なる利得関数を備える請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記重み値の分布ｗ（ｘ）及び前記瞬時信号強度に等しい閾値を有する前記サブチャネルの分布ρ（ｘ）は、式
2009505544.tif 000040
及び
2009505544.tif 000041
によって与えられる請求項１１に記載の装置。
ここで、ｙは、前記瞬間的な合成出力信号値であり、σは、前記ノイズ関数の標準偏差であり、ｋは、比例定数である。
【請求項１３】
前記閾値及び重み値は、式
2009505544.tif 000042
及び
2009505544.tif 000043
によって与えられる請求項１１記載の装置。
ここで、θｉは、ｉ番目のサブチャネル用の前記閾値である。
【請求項１４】
各サブチャネルの前記利得関数は、ステップ関数を有しており、前記入力信号は、最小瞬間値εを含み、前記サブチャネルの合計数Ｎは、式
2009505544.tif 000044
により決定される請求項１１から請求項１３のいずれかに記載の装置。
【請求項１５】
各サブチャネルは、前記重み値の分布ｗ（ｘ）及び前記瞬時信号強度に等しい閾値を具備したサブチャネルの分布ρ（ｘ）が、ｘ＞０において、式
2009505544.tif 000045
及び
2009505544.tif 000046
を解くことによって与えられる、ニューラルネットワーク内のニューロンをシミュレートするべく構成されている請求項１１に記載の装置。
ここで、ｋは、定数であり、Ｆは、サブチャネル更新プロセスのＦａｎｏ数であり、αは、前記シミュレートされたニューロンの立ち上がり時間定数であり、Ａは、前記シミュレートされたニューロンの最大発火率である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本出願は、所望のチャネルのノイズ特性が実現されるように、チャネルに沿って信号を伝送する前に通信チャネルを設定する方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  人体内においては、例えば、脳と身体の様々な筋肉の間において伝達される信号の形態において、多数の電気信号が、同様に多数の通信チャネル上において絶えず伝送されている。例えば、腕を動かすには、様々な神経チャネルを介して、多数の信号を脳から様々な筋肉に送信する必要がある。大部分の通信チャネルと同様に、身体内の通信チャネルも、特定量のノイズを伝送信号に導入している。人体内の神経チャネルのノイズ特性は、導入されたノイズが「比例ノイズ」（これは、乗法的ノイズ又はスカラーノイズとも呼ばれている）になるという結果をもたらすことが判明しており、これは、ノイズの標準偏差が信号強度に比例するということを意味している。これは、従来の工学技術による通信システムとは顕著に異なっており、従来の通信システムにおいては、ａ）ノイズは、加法的であって、基礎をなしている信号とは独立していると仮定されているか、又はｂ）ノイズは、標準偏差が信号強度の平方根に比例しているポアソン（又は、更新）分布を有している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  例えば、ニューラルネットワークを使用する人工知能や患者自身の神経系によって起動される義肢の分野においては、人体の神経学的振る舞いを人工的にシミュレートするべく、多大な努力が払われており、このようなシミュレーションシステム内における選択された通信チャネルの振る舞いの重要性が益々増大している。人体内における電流通信チャネルが、人工的なシステム内において従来仮定されてきたポアソンノイズモデルではなく、比例ノイズモデルに準拠しているという本出願人の認識により、自然の神経系において見出されるものと実質的に同一のノイズ特性を示すように通信チャネルを設定するという要望が提案された。
【課題を解決するための手段】
【０００４】  本発明の第１の実施形態では、通信チャネルに沿って入力信号を伝送する前に、通信チャネルを設定する方法であって、通信チャネルは、複数のサブチャネルを有し、この方法は、入力信号の強度を決定する過程と、決定された信号強度に従って複数のサブチャネルの組を選択する過程と、前記入力信号をサブチャネルの組に沿って並行して伝送する過程とを有し、選択されたサブチャネルの組が、ノイズの標準偏差が信号強度に比例している合成ノイズ特性を示すように、サブチャネルの各々が既定のノイズ特性を有している方法を提供する。【０００５】  それぞれのサブチャネルは、好ましくは、瞬時入力信号強度が、各サブチャネルと関連付けられた個別の閾値を超えた場合にのみ選択される。【０００６】  各サブチャネルのノイズ特性は、好ましくは、各サブチャネルと関連付けられた利得関数、及び、各サブチャネルの出力に適用された一定の重み値ｗｉによって定義されている。【０００７】  更には、重み値の分布ｗ（ｘ）と、瞬時信号強度に等しい閾値を備えるサブチャネルの分布ρ（ｘ）は、ｗ（ｘ）、ρ（ｘ）、利得及びノイズ関数、並びに、サブチャネルの分散を関連付ける式から導出可能である。これらの式は、数値的方法によって解決可能である。【０００８】  いくつかの実施形態においては、入力信号は、最小瞬間値εを有していてもよく、サブチャネルの合計数Ｎは、Ｎ、ε、及びρ（ｘ）を関連付ける式から決定することとしてもよい。【０００９】  本発明の更なる態様では、複数のサブチャネルを有する通信チャネルを設定する装置であって、各サブチャネルは、瞬時信号値を含む入力信号を受信するとともに、瞬時信号値が既定の閾値を超えた場合にのみ、サブチャネルを入力信号に接続するべく構成された閾値スイッチを備え、各サブチャネルの出力を受信するとともに、前記出力を合成して合成出力信号を提供するべく構成された加算器を更に有しており、接続されたサブチャネルが、ノイズの標準偏差が信号強度に比例する合成ノイズ特性を示すように、各サブチャネルが、既定のノイズ特性を有する装置を提供する。【００１０】  好ましくは、各サブチャネルは、出力が加算器に提供される前に、一定の重み値ｗｉを各サブチャネルの出力に対して適用するべく構成された一定の利得ユニットを有していてもよく、各サブチャネルのノイズ特性が上記利得関数及び上記一定の重み値ｗｉによって定義されるように、各サブチャネルが、それと関連付けられた更なる利得関数を有していてもよい。【００１１】  以下、例示用の一例としてのみ、添付の図面を参照し、本発明の実施形態について説明することとする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】  図１において、入力信号源２は、並列に接続されたＮ個（Ｎは、正の整数である）の閾値スイッチ４に接続されている。それぞれの閾値スイッチ４は、入力信号の瞬間値が既定の閾値レベルθｉを超えた場合にのみ、起動するべく構成されており、ここで、ｉ＝１〜Ｎである（即ち、それぞれの閾値スイッチ４用の閾値レベルは、個別に設定されている）。起動した際に、それぞれの閾値スイッチ４は、入力信号源を複数の通信サブチャネル６の中の１つに接続し、それぞれのサブチャネルは、利得関数ｆ（ｘ）を有している。閾値スイッチは、演算増幅器又はトランジスタと適切な基準電圧を使用して実現されていてもよく、当業者によるその他の適切な閾値設定法を使用することとしてもよい。合成された出力信号ｙを提供するべく加算器（又は、デマルチプレクサ）１０によって１つに加算される前に、それぞれのサブチャネルの出力には、（固定利得増幅器などの）固定利得ユニット８によって適用された一定の重みｗによって重み付けが行われている。【００１３】  上述のように、入力信号の値は、時間ｔに伴って変化しており、従って、ｘ（ｔ）と表現することができる。ここで、０≦ｘ（ｔ）≦ｘｍａｘである。同様に、出力信号は、ｙ（ｔ）と表現することができる。ここで、０≦ｙ（ｔ）≦ｙｍａｘである。なお、以下の説明においては、時間ｔに対する明白な依存性については、強調する場合を除いて、言及しないものとする。【００１４】  本発明の実施形態においては、Ｎ個のサブチャネルが存在している。ｉ番目のサブチャネル（１≦ｉ≦Ｎ）の入力及び出力は、負でなく、且つ、それぞれ、ｘｉ及びｙｉと表記されている。サブチャネルが起動した（即ち、スイッチオンされた）際には、以下の利得関数によって信号が転送される。【００１５】  ｙｉ＝ｆｉ（ｘｉ）【００１６】  出力におけるノイズの分散は、以下のノイズ関数によって入力と関係付けられている。【００１７】
2009505544.tif 000003
【００１８】  ここで、ｆ（．）及びｇ（．）は、ｘｉ＞０において単調に増加する（又は、一定の）関数である。サブチャネルが起動しない（即ち、スイッチオフされている）際には、信号を伝送することはなく、ノイズも伝送しない。即ち、ｆ（．）及びｇ（．）は、次式のように、ｘｉ≦０において、ゼロである（ｒ（．）及びｇ（．）は、ステップ関数であってよいことに留意されたい）。【００１９】
2009505544.tif 000004
【００２０】  閾値スイッチ４によってサブチャネル毎に適用される閾値は、入力信号がθｉを上回っている場合に、チャネルが起動され、入力がθｉ以下である場合に、チャネルがスイッチオフされるように、一定の値θｉ（ｔ）＝θｉ＞０を有している。各サブチャネルは、次式の通り、同一のオリジナルの入力信号を受信している。【００２１】ｙｉ＝ｆｉ（ｘ−θｉ）
2009505544.tif 000005
【００２２】  デマルチプレクサは、一定の重みｗｉ（ｔ）＝ｗｉによるそれぞれの出力の加重和によって全てのサブチャネルを合成しており、この結果、この合成出力信号は、以下の式によって付与される。【００２３】
2009505544.tif 000006
【００２４】  また、出力ノイズ分散は、以下の式によって付与される。【００２５】
2009505544.tif 000007
【００２６】
2009505544.tif 000008
ｇｉ（ｘ）、並びに、重みｗｉ及び閾値θｉの選択肢によって決定される。比例ノイズの場合には、σｙ（ｘ）＝｜ｙ（ｘ）｜である必要がある。【００２７】  多数のサブチャネルの場合には、重み及び閾値は、分析によって見出すことが可能である。これは、単位利得システムによって説明可能であり、ｆ（．）、ｇ（．）、ｗｉ、及びθｉの適切な選択肢により、Ｎ→∞の場合に、
ｙ→ｘ、
及び
σｙ→ｋｙ
となるように構成することが可能である。これは、比例ノイズであって、比例定数ｋを有している。【００２８】  これを示すために、積分によって加算を置換するべくチャネルの数が十分に大きいものと仮定する。閾値θ＝ｘを有するサブチャネルの数をρ（ｘ）によって（即ち、ｘの任意の瞬間値において起動されるサブチャネルの数）、これらのサブチャネルのそれぞれの出力をｙｘによって、そして、これらのサブチャネルのそれぞれの出力の重みをｗ（ｘ）によって表記する。この結果、式（１）及び（２）から、次式が得られる。【００２９】
2009505544.tif 000009
【００３０】
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【００３１】  ｙｉ及びσｙは、ｘ≦θｉにおいてゼロである必要があるため、式（３）及び（４）は、以下のように重畳積分として書き換えることができる。【００３２】
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【００３３】
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【００３４】  これらは、連続「リクルートメント方程式（ｒｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）」と呼ぶこととする（以下の例２を参照されたい）。【００３５】  式（５）及び（６）は、いくつかの状況において、ｆ（．）及びｇ（．）の関数の形態で付与されたｗ（ｘ）及びρ（ｘ）について解くことができる。実際には、これらの式は、既知の数値的技法を使用することによって最も良好に解くことが可能である。【００３６】  なお、上述したシステムは、正の入力信号用のものである。負の入力信号の場合にも、類似のチャネルを使用するが、この場合には、入力及び出力信号、並びに、閾値レベルの符号を反転させる。バイポーラ入力信号の場合には、１つは、正の入力信号用のもの、そして、他方は、負の入力信号用のものという２つのチャネル（それぞれが、その独自のサブチャネルを有している）が必要となる。【００３７】  以上の方法論は、ｆ（．）及びｇ（．）の全ての関数の形態の一般的なケースにおける本発明を包含している。ｆ（．）及びｇ（．）によっては、式（５）及び（６）を解くことができない場合があり、従って、ｗ（ｘ）及びρ（ｘ）の値を決定できない状況が存在するおそれがある。以下の例１及び例２においては、上述の本発明の一般的な方法論を特定のケースに適用している。【００３８】  〔例１：単純な導体サブチャネル〕
この最も単純な例においては、各チャネルは、ＯＮ又はＯＦＦのいずれかである。サブチャネルの実体は任意であるが、この例においては、各サブチャネルは、ゼロ（Ｉ＝０：ＯＦＦ）又は単位（Ｉ＝１：ＯＮ）電流のいずれかを搬送する単一の導電体であると想定している。これは、図３に概略的に示されており、この図は、入力２が各閾値スイッチ４の閾値入力にのみ印加されており、各閾値スイッチの入力は、単位電流源１２に接続されているという点を除いて、図１に示されているものに類似した構成とされている。従って、それぞれのサブチャネルは、単純に、入力信号が閾値レベルを超えている場合に、単位電流Ｉ（ＯＮ）を伝達し、そうでなければ、スイッチオフされる。従って、全体的な利得関数は、図２ａに示されているように、ステップ関数となる。【００３９】  出力において、全てのサブチャネルの電流を重みｗｉを用いて加算することにより、出力電流ｙを生成する。サブチャネルがＯＦＦである際には、ノイズは生成されず、ＯＮである際に、標準偏差ｃを有するノイズが生成される。サブチャネルのノイズは、独立的であるものと想定されている。それぞれのサブチャネルは、閾値レベルθｉを有している。入力信号ｘがサブチャネルの閾値を下回っている、即ち、ｘ≦θｉである場合には、サブチャネルは、ＯＦＦである。入力信号が閾値を上回っている、即ち、ｘ＞θｉである場合には、サブチャネルは、ＯＮである。【００４０】  多数のサブチャネルが存在する際に、比例ノイズを生成するのに必要な重み及び閾値密度関数を見出すためには、それぞれのサブチャネルの応答を次のように表現する。【００４１】  ｙｉ＝ｕ（ｘ−θｉ）【００４２】  ここで、
2009505544.tif 000013
は、単位ステップ関数である。同様に、ノイズ関数は、似たように表される。【００４３】
2009505544.tif 000014
【００４４】  ここで、ｃは、サブチャネルのノイズによって決定される定数である。サブチャネルの出力は、一旦スイッチオンされてしまえば、増加する入力によって変化することはない。
従って、式５は、以下のように簡潔に示される。【００４５】
2009505544.tif 000015
【００４６】  これは、以下の条件を満たすことを必要とする。【００４７】  ｗ（ｘ）ｐ（ｘ）＝１
（８）【００４８】  式６は、次のようになる。【００４９】
2009505544.tif 000016
【００５０】  式８を式９に代入することにより、以下の式が得られる。【００５１】  ｗ（ｘ）＝２ｋ２ｘ／ｃ２
（１０）【００５２】
2009505544.tif 000017
【００５３】  ρ（ｘ）＝ｃ２／２ｋ２ｘ【００５４】  これらの分布は、入力信号強度が大きいほど、相対的に強力な（即ち、大きなｗｉの）サブチャネルを採用する必要があり、また、これらは、弱いサブチャネルよりも存在数が少ないことを示している。【００５５】  実際には、この実施形態においては、ρ（ｘ）の特異性に起因し、ｘ＝０に至る比例ノイズを生成することは不可能である。従って、範囲がε≦ｘ≦ｘｍａｘとなるように、ｘ＝εの下限を入力信号に適用する。ここで、εは、サブチャネルの合計数によって左右され、以下の通り示される。【００５６】
2009505544.tif 000018
【００５７】  または、【００５８】
2009505544.tif 000019
【００５９】  このように、ε、Ｎ、並びに、ノイズ係数ｃ、ｇ、及びｋの間に、トレードオフが存在している。【００６０】  このシステムを実証するべく、この実施例を１０，０００個のサブチャネルによってコンピュータシミュレーションした。入力範囲は、０．００１〜１．０であり、ｃは、単位に設定した。図４は、この範囲における入力ランピングの出力を示している。出力は、単位利得を有する入力の線形関数であり、ノイズが出力信号と共に増加していることを観察することができる。図５は、この範囲において、異なるレベルにおいて一定に保持された入力における平均出力に対する出力の標準偏差を示しており、線形回帰線によって示されているように、比例ノイズを明瞭に実証している。【００６１】  〔例示用の例２：ニューロモルフィックシステム〕
この更に複雑な例においては、応答関数及びノイズ関数は、ステップ関数ではなく、人工ニューラルネットワークを示している。この場合には、それぞれのサブチャネルは、その出力が、発火率を表す信号ｙｉであるニューロンを表しており、ニューロンの出力ノイ
2009505544.tif 000020
標準偏差ではない）は、平均出力に比例している。【００６２】
2009505544.tif 000021
【００６３】  Ｆは、定数である（これは、よく「Ｆａｎｏ数」と呼ばれる）。実際の興奮性ニューロンに対する類似性に基づいて、出力発火率は、図２ｂに示されるように、一旦閾値を超えた後には、入力信号と共に増加するように構成され、入力が閾値を超えない場合には、ニューロンは、スイッチオフされ、出力信号も出力ノイズも存在しないように構成されている。この実施例において、ニューラル応答は、以下の式によってモデル化される。【００６４】
2009505544.tif 000022
【００６５】  ここで、Ａｉは、ニューロンの最大発火率であり、αｉは、図７に示されるように、立ち上がり時間定数である。システムが比例ノイズを生成するために必要な重み及び閾値密度関数。簡単にするべく、全てのニューロンが、同一の立ち上がり時間α及び同一の最大発火率Ａを具備するものと仮定する。これにより、リクルートメント方程式（式５及び６）は、次のように表される。【００６６】
2009505544.tif 000023
【００６７】
2009505544.tif 000024
【００６８】  これらは、ラプラス変換を取得することによって解くことができる。まず、ｐ（ｘ）＝ｗ（ｘ）ρ（ｘ）及びｑ（ｘ）＝ｗ２（ｘ）ρ（ｘ）と定義し、続いて、次のように、式１３のラプラス変換を取得する。【００６９】
2009505544.tif 000025
【００７０】  ここで、変換は、大文字で示されており、ｓは、ラプラス変数である。従って、【００７１】
2009505544.tif 000026
【００７２】であり、この結果、次の式が得られる。【００７３】
2009505544.tif 000027
【００７４】  同様に、式１４の変換は、以下のように表される。【００７５】
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【００７６】
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【００７７】  従って、次の式が得られる。【００７８】
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【００７９】  ここで、ｗ（ｘ）＝ｑ（ｘ）／ｐ（ｘ）であることから、以下の式が得られる。【００８０】
2009505544.tif 000031
【００８１】  ｘ＝０において、ｗ（０）及びρ（０）は、式１６におけるデルタ関数を近似する値に設定される。ｐ（０）＝ｗ（０）ρ（０）＝（１／（Ａα））δ（０）＋１／Ａであり、ｑ（０）＝ｗ２（０）ρ（０）＝（２ｋ２）／（ＡＦα）であることに留意されたい。【００８２】  このシステムを１０，０００個のサブチャネルによってコンピュータシミュレーションしたときの結果を図７に示す。【００８３】  少数のサブチャネルの場合には（数１００のレベル）、連続式は、不正確であり、離散式１及び２を解くことが必要である。一般に、これは、分析によっては不可能であり、数値的な方法が必要である。サブチャネル特性を規定する際に、最小二乗法などの多数の数値的極小化法の中の１つにより、最良の重み及び閾値を見出して適切な損失関数を極小化することができる。【００８４】
2009505544.tif 000032
【００８５】  ここで、λは、正の重み定数である。【００８６】  本発明を適用可能なアプリケーションには、様々なニューロモルフィックアプリケーションが含まれる。ニューロモルフィック技術は、人間及び／又は動物と類似した性能を具備したビルディング機械又はシステムの原理に基づいており、これらは、適応可能であると共に自己組織型であり、且つ、変化する環境に対してロバストである。ニューロモルフィックシステムの一般的なアプリケーションは、感覚システム、バイオロボット、ニューロンモデリング、教師なし学習（自己適応型装置又はシステム）、及びパターン認識である。これらの例には、シリコン網膜、蝸牛、及び義肢が含まれる。その他のアプリケーションには、シミュレートされたニューロンがシリコンチップ上に生成されているシリコン神経系が含まれる。【００８７】  上述のアプリケーションにおいて本発明の通信チャネル設定方式を利用することにより、シミュレーションシステム及び装置の応答及び振る舞いが、対応した実際のシステムの振る舞いに更に密接に準拠したものとなり、この結果、これらの人工的システムの改良が期待される。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】  本発明の実施形態に従って設定された複数の通信チャネルを概略的に示した図である。
【図２ａ】  本発明の実施形態におけるサブチャネル応答の例を示した図である。
【図２ｂ】  本発明の実施形態におけるサブチャネル応答の例を示した図である。
【図３】  本発明の実施形態におけるステップ利得関数を有するサブチャネルの構成を概略的に示した図である。
【図４】  図３に示した通信チャネルの出力を示した図である。
【図５】  図３の通信チャネルのノイズの標準偏差を示した図である。
【図６】  本発明の更なる例に従って設定された通信チャネルの出力を示した図である。
【図７】  図６の通信チャネルのノイズの標準偏差を示した図である。
【図１】
2009505544.tif 000047
【図２】
2009505544.tif 000048
【図３】
2009505544.tif 000049
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
2009505544.tif 000054
2009505544.tif 000055