Hopfield網(wǎng)絡(luò)可以將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式，實現(xiàn)聯(lián)想記憶,、信號估計和組合最優(yōu)化,，類似于人類視網(wǎng)膜實現(xiàn)第一極信號處理的方法。本設(shè)計實例探究了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC的范例,。

　　簡單的轉(zhuǎn)換器由一些單層神經(jīng)元組成,，其接收模擬輸入，并產(chǎn)生數(shù)字位輸出,；這樣的神經(jīng)元構(gòu)成了一種自適應(yīng)和分布性的處理網(wǎng)絡(luò),。這些神經(jīng)元由電壓比較器和反饋電阻組成，電壓比較器驅(qū)動模擬轉(zhuǎn)換器或跟隨器,，反饋電阻全部接在逆變器或跟隨器的模擬輸出與比較器之間（圖1和圖2）,。參考和模擬輸入電壓驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字輸出來源于網(wǎng)絡(luò)中的比較器。Hopfield網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)能力,，本設(shè)計實例的電路,，通過在輸入比較器之間使用可選的比較器-逆變器/比較器-跟隨器方案、電導(dǎo)節(jié)點布局方案（反饋電阻的倒數(shù)）以及位順序讀出器,，從而采用不同的自適應(yīng)學(xué)習(xí)規(guī)則,。

　　隨著模擬輸入電壓的增加，電路產(chǎn)生單調(diào)遞增（比較器-逆變器方案）或遞減的（比較器-跟隨器方案）位-字輸出,。遞減的輸出是遞增輸出的補碼,，建議使用遞減的位運算。此外,，可以使用不同的電導(dǎo)節(jié)點布局作為規(guī)則適應(yīng)的一部分,，在不同程度上整形轉(zhuǎn)換器對模擬輸入電壓產(chǎn)生數(shù)字響應(yīng)。為了實現(xiàn)更大的靈活性,，可以顛倒數(shù)字讀出器的位順序,，以體現(xiàn)電路對模擬輸入/數(shù)字輸出特性的響應(yīng)。

　　可以簡單地聲明一些符號及其含義來構(gòu)造兩個轉(zhuǎn)換器,。對能量函數(shù),，電阻網(wǎng)絡(luò)電導(dǎo)——以電阻(R)的倒數(shù)表示的神經(jīng)鍵的權(quán)重（S）——定義為SIJ=1/RIJ，其中I為第I個輸入比較器,，J為到第I個比較器的第J條反饋路徑,，I不等于J——也就是說，沒有比較器的自反饋路徑,。第I個比較器的輸入端和參考電壓VR之間的電導(dǎo),，定義為SIR=1/RIR。第I個比較器的輸入端和模擬輸入信號電壓VS的電導(dǎo),，定義為SIS=1/RIS,。

　　對于圖形曲線擬合，Y為歸一化輸出位變量,，X為非零平均值（小于1）到1的歸一化輸入模擬電壓,。A、B和C為曲線方程 Y="1-A"×(1-X)C 和互補曲線方程Y=A×(1-X)C的擬合常數(shù),，其中,，A為系數(shù)，B為X的下極限,，且小于1,，C為功率常數(shù)。對位模式讀出器反轉(zhuǎn),，有曲線方程 Y="A"×(X-B)C和互補曲線方程Y=1-A×(X-B)C,。

　　圖1顯示了一個使用比較器驅(qū)動電壓逆變器的4位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC,。 比較器的正端連接到輸入節(jié)點，負端接地,。 這個網(wǎng)絡(luò)的基數(shù)是1/2的倍數(shù)——也就是說,，2的倒數(shù)的倍數(shù)，輸入節(jié)點電導(dǎo)SIJ=-1×2(2-I-J),，其中,，-1表示相關(guān)電阻的負反饋；SIR=2(1-2×I),；SIS=2(1-I),。 為確定節(jié)點電阻，選擇最大節(jié)點電阻為1kΩ,，相應(yīng)的最小電導(dǎo)為0.0078125,，而最小節(jié)點電阻7.8125Ω，相應(yīng)的最大電導(dǎo)為1,。 按電導(dǎo)間的極值比計算所有電阻。 使用這些值,，可以構(gòu)成表1,。 表中列出了從最高有效位到最低有效位的位。 表格說明數(shù)字化過程并不精確,，因為其不是線性的,，造成輸入電壓和許多中間位字的丟失。 但是從其在相當大的輸入電壓范圍內(nèi)是可重復(fù)的來看,，這一過程又是精確的,。從表格可以得到下面的曲線擬合方程： Y="1-1".6243×(1-X)3.1508。 當X覆蓋歸一化的0.1427到1范圍,，A=1.6243,，B=0.1427和C=3.1508。 Y基本上為三次方程,，其量化顯示出數(shù)字化過程的高度非線性特性,。 可以在電路中通過反轉(zhuǎn)位順序讀出器在歸一化圖形上獲得直線的曲線版的“回轉(zhuǎn)”鏡像——也就是說，不是一個真正的鏡像,，是一個偽鏡像,，所以曲線方程結(jié)果為： Y="1".6243×(X-0.1427)3.1508。

　　沒有模擬-輸入-電壓轉(zhuǎn)換,，例如使用查詢表或?qū)?shù)放大器處理輸入電壓或數(shù)字校準邏輯,，簡單Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換器的數(shù)字響應(yīng)為非線性的和粗略的。然而,，由于輸出精度的魯棒性,，這些響應(yīng)仍可能對聯(lián)想記憶和模式分類的應(yīng)用有效,。

　　確實，由于輸出數(shù)字的穩(wěn)定性,，Hopfield神經(jīng)轉(zhuǎn)換器可以承受不需要的模擬-輸入-信號噪聲或變量,。這個情形與傳統(tǒng)模擬傳輸媒介和數(shù)字計算裝置之間的接口電路形成了強烈的對比。本設(shè)計實例顯示了靈活的電路適應(yīng)性從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC產(chǎn)生各種形式的穩(wěn)定數(shù)字輸出,，取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號處理的設(shè)計人員需求,。這種適應(yīng)性體現(xiàn)在不同的輸入節(jié)點電導(dǎo)布局、不同的比較器-逆變器和比較器-跟隨器組合以及比較器位讀出模式的可選順序,。