분수차 퓨리에 변환을 이용한 광 필터와 신경회로망

분수차 퓨리에(Fouier) 변환은 퓨리에 면환을 일반화시킨 것으로, 위치와 공간주파수의 복합적인 표현을 주나, 한 개의 렌즈를 광학적 구현이 역시 가능하다. 광신호처리에서 많이 사용되는 정합 필터를 구성하는 퓨리에 면환을 각각 분수차로 일반화시킴으로서, 위치 필터와 공간주파수 필터의 특성이 복합된 새로운 필터를 구성할 수 있게 된다. 이 필터 구조는 신경회로망의 학습으로 대치된다. 최대경사법과 오차역전파(error back-propagation)에 기초한 학습 법칙이 유도되고, 컴퓨터 시뮬레이션 결과가 제시된다.