随着人工智能与光计算技术的深度融合，光神经网络（Optical Neural Network, ONN）因其超高速、低功耗的特性，成为突破传统电子计算瓶颈的重要方向。在ONN系统研发过程中，高精度、高带宽的信号仿真与调制是实现光学矩阵运算和图像识别的关键环节。普源精电（RIGOL）DG70000系列任意波形发生器凭借其卓越的性能，在图形信号仿真应用中展现出强大的技术优势，为光神经网络实验提供了可靠支撑。

一、光神经网络中的图形信号处理需求

光神经网络通过光学器件以光速执行密集矩阵运算，尤其适用于图像识别等并行计算任务。如图所示，手写数字图像被划分为49像素（7×7）的灰度矩阵，经光传感器转换为一维光学信号序列。这些信号需精确调制激光器，实现高保真光学卷积运算。因此，系统对调制信号的分辨率、带宽、时序精度和波形灵活性提出极高要求。传统的可编程线性电源虽可提供较大输出幅度，但在高频动态响应、波形复杂度和信号纯净度方面存在局限，难以满足高阶ONN实验需求。

二、DG70000信号发生器的核心优势

DG70000系列作为高性能任意波形发生器，具备以下关键特性，完美契合光神经网络测试需求：

1. 高采样率与高分辨率：支持高达数GSa/s的采样率和16位垂直分辨率，能够精确还原复杂图形信号的细微灰度变化，提升调制精度，有助于提高激光器的消光比，降低误码率。

2. 宽输出带宽：具备GHz级模拟带宽，可生成快速上升/下降沿的脉冲信号，满足高速脉冲激光器的调制需求，确保光学信号的时序完整性。

3. 灵活的波形生成能力：内置丰富波形库，并支持用户自定义任意波形导入。可将预处理的图像数据（如MNIST数据集的一维化像素序列）直接转化为调制信号，实现复杂图形模式的精准仿真。

4. 多通道同步输出：支持多通道精确同步，可模拟多路并行输入的光神经元阵列，满足大规模ONN系统的并行调制需求。

5. 优异的信号纯净度与稳定性：低相位噪声和高信号保真度，有效减少调制过程中的信号失真，保障光学计算的准确性。

三、在图形信号仿真中的典型应用

在如图所示的光学感知器实验装置中，DG70000可直接替代或优化原有的可编程线性电源方案：

图形信号数字化调制： 将海量图像数据集（如手写数字、特定图案）预处理为一维bit流或模拟电压序列，通过DG70000生成对应的高精度模拟调制信号，驱动脉冲激光器。

高分辨率图像识别测试： 利用其高分辨率输出能力，仿真具有丰富灰度层次的图像信号，测试ONN系统在高分辨率输入下的识别准确率和鲁棒性。

复杂时序信号生成： 对于需要特定时序编码的光学计算方案，DG70000可精确生成复杂时序脉冲序列，实现更高级别的光学信息处理。

系统性能评估与优化： 通过输出标准测试信号，评估光电转换、光纤传输及整个ONN系统的响应特性，为系统优化提供数据支持。

四、总结

普源DG70000系列任意波形发生器以其高性能指标和灵活的信号仿真能力，为光神经网络中的图形信号处理提供了理想的解决方案。它不仅克服了传统调制源在带宽和精度上的限制，更能有效支持高分辨率、高速度的光学计算实验，助力研究人员探索更复杂、更高效的光神经网络架构，推动人工智能计算的范式革新。在未来的智能汽车感知系统、高速图像处理等领域，此类高性能信号发生器的应用价值将愈发凸显。