21.12.10 与王凯师兄讨论

已完成

  • Photoreceptor 论文阅读
  • 依据“抑制能力”进行调参
  • 空间频率信号仿真
  • Pyspice任意源使用方法

下一步

  • 学习使用pyspice lib文件导入以及使用方法
  • 仿真Photoreceptor电路

21.12.03 与王凯师兄讨论

已完成

  • 仿真图像激励突然消失时的瞬态响应
  • 仿真结果视频输出

下一步

  • 依据视网膜边缘抑制能力调整电路参数
  • 不同空间频率信号仿真
  • 阅读文献，仿真更复杂的模型。
    • Photoreceptor 取对数电路

  • 关于项目目的

人的视觉信号，在视锥细胞、视杆细胞层面信息量有1Tbps，但是传入人脑的信息只有10Mbps。这充分说明在观察一幅图像时，不需要那么多的信息，不需要记录每一个像素点的灰度信息。例如自然界中成像结果中大部分信息是缓变的，不需要每个像素点都按照绝对大小所需的数据精度进行记录。因此希望探究视网膜对于信号的处理方法，理论上建模出其提取的图像信息，再进行优化，指导新型成像器件、新型图片格式的形成。

而且，上述涉及到的操作可以不通过额外、单独的处理电路进行处理，而是在器件层面直接进行处理。远景目标考虑使用SNN（Spike Neuron Network，脉冲神经网络）完成整个图像的输入输出。

21.11.25 与王凯师兄讨论

已完成

  • Pyspice仿真静态图像阶跃输入时的瞬态响应

下一步

  • 仿真激励突然消失时，电路的响应
    • 仿真有初始条件状态下的零输入响应即可
  • 视频输入的响应

21.11.11 与王凯师兄讨论

已经完成的工作：

  1. 使用pyspice，仿真出电阻网络对于特定信号的响应

下一步计划：

  1. 利用四边形连接方式，仿真出：
    1. 对于静态图片的响应
    2. 对于动态图片的响应，做成视频
  2. 改为六边形连接方式进行仿真。
    1. 需要六边形超分辨率的知识，数学上暂时存在困难，需等待师兄仿真完成。