大规模FFT复值矩阵向量乘法数据集

近年来，光学卷积神经网络（CNN）和雷达信号处理系统的快速发展，使得对光学快速傅里叶变换（OFFT）的需求日益迫切。目前，在主流体系结构中，快速傅里叶变换（FFT）仍主要通过电子方式实现。然而，这种电子实现方式在运算速度和功耗方面均面临明显瓶颈。与此同时，现有的 OFFT 系统难以在大规模处理能力与高精度之间实现兼顾。针对上述问题，本文提出了一种新的解决方案（据我们所知尚属首次）：利用波长选择开关（WSS）构建的复值矩阵–向量运算系统，实现了一个 24 输入的光学 FFT，其计算精度可达 5.4 bit。本研究充分利用了丰富的波长资源，为实现大规模 N 的光学 FFT 系统提供了一种切实可行的途径。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于波长选择开关构建的复值矩阵-向量运算系统，实现了24输入的光学快速傅里叶变换（FFT），计算精度达到5.4 bit。数据集包含26个文件，总数据量4.5MB，旨在为大规模光学FFT系统提供可行方案，支撑光学卷积神经网络与雷达信号处理等领域的研究。