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目录

一、问题背景与核心挑战

二、CVOCA核心原理与数学建模

1. 复杂值卷积的数学表达

2. CVOCA的三大光学映射策略

三、关键创新点详解

1. 合成波长技术（Synthetic Wavelength）

2. 复杂值电光调制器（CVEOM）

3. 时间-波长交织卷积计算

四、代码实现与仿真验证

1. 复杂卷积的PyTorch实现

五、实验结果与性能对比

1. SAR图像分类性能

2. 与电子CNN的对比

六、应用场景与未来方向

1. 核心应用领域

2. 扩展方向

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一、问题背景与核心挑战

在雷达、通信、卫星成像等领域，​复杂值数据（Complex-Valued Data）​广泛存在，其同时包含幅度和相位信息（如图1a）。传统电子卷积神经网络（CNN）需将复杂值分解为实部/虚部分别处理，导致计算效率低、能耗高。​光学计算因超高带宽（>10 THz）、低延迟和低功耗成为理想替代方案，但现有光学神经网络（如全连接结构）难以处理高维复杂卷积运算。