JPH04216343A - 信号再生装置および方法 - Google Patents

信号再生装置および方法

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JPH04216343A
JPH04216343A JP2411124A JP41112490A JPH04216343A JP H04216343 A JPH04216343 A JP H04216343A JP 2411124 A JP2411124 A JP 2411124A JP 41112490 A JP41112490 A JP 41112490A JP H04216343 A JPH04216343 A JP H04216343A
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Japan
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signal
output
data
input
circuit
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Minoru Hida
実 飛田
Kunio Kawaguchi
邦雄 川口
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Sony Corp
Original Assignee
Sony Corp
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Publication date
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は光磁気ディスクに記録さ
れた信号を再生する場合に用いて好適な信号再生装置お
よび方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】光磁気ディスクは、パーソナルコンピュ
ータやワークステーション等の大容量の二次記憶装置と
して一般的になりつつある。この光磁気ディスクには所
定のバイアス磁界を付与するとともに、レーザ光によっ
てディスク表面の光磁気膜を加熱し、極性を反転させる
ことでピットを生じさせ、信号の記録を行う。光磁気デ
ィスクは物理的なくぼみ（または突起）を形成すること
によりピットを形成する通常の光ディスクに較べ高密度
の記録、従って大容量化が可能になる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】図１９は光磁気ディス
ク上に記録されたピットと、それにレーザービームを照
射して得られる再生ＲＦ信号との関係を示している。同
図に示すように、より高密度化が進むと、レーザービー
ムにより生成される１つの光スポットが２以上のピット
を照射する。その結果、再生ＲＦ信号は隣接するピット
による影響を受けることになる。
【０００４】そこで、例えば図２０に示すようなディジ
タルフィルタを用いて再生ＲＦ信号をイコライズするこ
とが考えられる。図２０の例においては、入力されたＲ
Ｆ信号はｎ段の遅延回路１１乃至１ｎにより順次遅延さ
れる。遅延回路１１乃至１ｎより出力された信号は、各
遅延回路に対応するｎ段の乗算器２１乃至２ｎに入力さ
れ、所定の係数ｗ１乃至ｗｎ　が乗算される。乗算器２
１乃至２ｎの出力は加算器３に入力され、加算される。 乗算器２１乃至２ｎの係数ｗ１乃至ｗｎ　を所定の値に
調整することにより、加算器３より出力されるＲＦ信号
の出力を所定の特性にイコライズすることができる。
【０００５】ところで、信号を記録するとき、熱の応答
、蓄積などの影響で、図２１および図２２に示すように
、最初に記録されるピットに較べ、後に記録されるピッ
トの方が大きくなる傾向が発生する。その結果、これを
再生するとそのＲＦ信号のレベルはピットの大きい場合
程大きくなる。このように再生ＲＦ信号の波形が変形し
て線形ではなくなると、図２０に示したような線形フィ
ルタによりイコライズしても、個々のピットに対応する
情報を得ることがもはや困難になる。データ（ピット）
のパターンに応じて係数ｗを変化させることも考えられ
るが、エラーの伝搬が発生する可能性があり、またピッ
ト単位で係数ｗを変化させるのは非現実的である。
【０００６】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、非線形に変形したＲＦ信号からピットに対
応した情報を正確に読み取ることができるようにするも
のである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の信号再
生装置は、記録媒体に記録された信号を再生する信号再
生装置において、記録媒体より再生された再生信号をＡ
／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段と、Ａ／Ｄ変換手段より出
力された信号を読取る予め係数を学習させたニューラル
ネットワークよりなる読取手段とを備えることを特徴と
する。
【０００８】請求項２に記載の信号再生方法は、記録媒
体に記録された信号を再生する信号再生方法において、
予め所定の係数をシグモイド関数を用いてニューラルネ
ットワークに学習させるステップと、記録媒体より再生
された再生信号を、ニューラルネットワークによりステ
ップ関数を用いて読取るステップとを備えることを特徴
とする。
【０００９】
【作用】請求項１に記載の信号再生装置においては、記
録媒体より再生された再生信号をＡ／Ｄ変換してディジ
タル信号とし、このディジタル信号が予め所定の係数が
学習されたニューラルネットワークよりなる読取手段に
より読み取られる。従って正確な読取が可能となる。
【００１０】請求項２に記載の信号再生方法においては
、ニューラルネットワークに係数を学習させるとき、シ
グモイド関数が利用される。そして、実際に信号を再生
するとき、ステップ関数が用いられる。これによりハー
ドの構成をより簡略化することができる。
【００１１】
【実施例】図２は本発明の信号再生装置および方法を応
用した光磁気ディスクドライブ装置の一実施例の構成を
示すブロック図である。光磁気ディスク３１は、スピン
ドルモータ３２により回転される。スピンドルモータ３
２はスピンドルサーボ回路３３によりその回転が制御さ
れる。ヘッド３４は、光磁気ディスク３１に対して所定
のバイアス磁界を付与するとともに、レーザービームを
照射し、信号を記録または再生する。信号を記録すると
き、図示せぬホストコンピュータのインタフェースを介
してコントローラ３８に記録信号が入力される。コント
ローラ３８はこの記録信号をライトエンコーダ３９に供
給する。ライトエンコーダ３９は入力された信号をエン
コードし、レーザパワーコントロール回路４０に出力す
る。レーザパワーコントロール回路４０は記録信号に対
応してレーザビームの強度を変調するようにレーザドラ
イバ４１を制御する。これにより、レーザドライバ４１
によりヘッド３４から光磁気ディスク３１に出力照射さ
れる光ビームの強度が調整され、光磁気ディスク３１上
に信号が記録される。
【００１２】一方、ヘッド３４より出力された再生ＲＦ
信号は、マトリックス回路３５に出力される。マトリッ
クス回路３５はヘッド３４より入力された信号から和信
号（ＰＲＦ）と差信号（ＭＯＲＦ）を分離生成する。光
磁気ディスク３１は複数のセクタに区分され、各セクタ
は複数のセグメントより構成されている。各セグメント
はサーボバイトが記録された領域とデータが記録された
領域とから構成されている。サーボバイトのデータは、
トラック位置を示すデータ、あるいはトラッキングのた
めのデータ等により構成されている。これらのデータは
物理的な凹凸によるピットとして形成されており、和信
号はこの凹凸に対応した信号となっている。一方、デー
タ領域の信号は光磁気膜に記録された信号に対応する信
号となっている。
【００１３】ＰＬＬ回路３６は、マトリックス回路３５
より入力される和信号からデータクロック信号とサーボ
クロック信号を生成し、データクロック信号をライトエ
ンコーダ３９、タイミングジェネレータ３７、Ａ／Ｄ変
換器４７、読取回路４８にそれぞれ供給している。また
、サーボクロックをＡ／Ｄ変換器４２、アドレスデコー
ダ４３、トラッキングエラー信号生成回路４４、サーボ
回路４５、グレイコードデコーダ４６にそれぞれ供給し
ている。Ａ／Ｄ変換器４２はマトリックス回路３５より
出力された和信号をＡ／Ｄ変換し、アドレスデコーダ４
３、トラッキングエラー信号生成回路４４およびグレイ
コードデコーダ４６に出力している。アドレスデコーダ
４３は、Ａ／Ｄ変換器４２の出力からヘッド３４のトラ
ック位置を検出し、その位置に対応した信号をタイミン
グジェネレータ３７に出力している。タイミングジェネ
レータ３７はアドレスデコーダ４３とＰＬＬ回路３６か
らの信号に対応して、各種のタイミング信号を生成し、
コントローラ３８、ライトエンコーダ３９、レーザパワ
ーコントロール回路４０に出力している。
【００１４】トラッキングエラー信号生成回路４４はＡ
／Ｄ変換器４２の出力から所謂ウォブルピットの成分を
抽出し、それに対応してトラッキングエラー信号を生成
し、サーボ回路４５に出力している。サーボ回路４５は
トラッキングエラー信号生成回路４４より入力されるト
ラッキングエラー信号と、マトリックス回路３５より入
力されるフォーカスエラー信号に対応して、ヘッド３４
のトラッキング状態とフォーカシング状態を制御する。 グレイコードデコーダ４６はＡ／Ｄ変換器４２の出力か
らサーボバイト中に含まれるグレイコードを検出し、そ
の検出信号をサーボ回路４５に出力している。このグレ
イコードデコーダ４６には、コントローラ３８からシー
ク時におけるリファランス速度、目的トラック情報等を
含むコマンドが入力される。マトリックス回路３５が出
力する差信号は、Ａ／Ｄ変換器４７によりＡ／Ｄ変換さ
れ、読取回路４８に入力される。読取回路４８はＡ／Ｄ
変換器４７より入力された信号を読み取り、その読み取
り結果をコントローラ３８を介してホストコンピュータ
に出力する。
【００１５】読取回路４８は図３に示すようなニューラ
ルネットワークにより構成されている。この実施例にお
いては、ユニットｕ１乃至ｕ５の５つのユニットにより
入力層が形成され、８個のユニットｕ１１乃至ｕ１８に
より中間層が形成され、１個のユニットｕ２１により出
力層が形成されている。ユニットｕ１乃至ｕ５はユニッ
トｕ１１乃至ｕ１８にそれぞれ接続され、ユニットｕ１
１乃至ｕ１８はユニットｕ２１にそれぞれ接続されてい
る。各ユニットの接続線には所定の係数ｗｉ　ｊ　（ｉ
　ｊ　はそれぞれユニットを表す）の係数を有している
。各ユニット間の係数ｗｉ　ｊ　は係数発生回路５１に
より設定される。尚、図３において各ユニット間の接続
線は便宜上、一部のみが示されている。
【００１６】入力層のユニットの数は、結果の欲しい、
あるピットから、それに対して影響を与えるピットまで
の信号を入力できるように設定する。出力層の数ｍは１
回の入力に対して結果の欲しいピット数に対応させる。 中間層の総数および各層のユニットの数は学習が可能と
なるように設定する。例えば、ｎクロック分離れたピッ
トが所定のピットに対して影響をおよぼす場合、入力層
の数は２ｎ＋ｍとなる。図３の実施例の場合、ｍ＝１，
ｎ＝２とされている。すなわち１つのピットに対して前
後、それぞれ２つのピットが影響を与えるものとしてい
る。あるいはまた、オフセット、振幅などに対して効果
を高めるために、それらの情報を所定の孤立ピット（リ
ファランス）から求められるように、所定の数αのユニ
ットを入力層に追加することもできる。
【００１７】次に、このニューラルネットワークに所定
の係数を学習させるための動作を説明する。まず、あら
かじめ所定のピットが形成された光磁気ディスクを用意
し、その光磁気ディスクを再生する。この光磁気ディス
クには図２１および図２２に示したように、ピットがそ
の大きさが異なるように形成されている。この光磁気デ
ィスクより再生された信号をＡ／Ｄ変換し、入力層のユ
ニットｕ１乃至ｕ５に入力する。ユニットｕ１乃至ｕ５
に入力されたデータは、各接続線に対応する係数が乗算
され、中間層のユニットｕ１１乃至ｕ１８に供給される
。ユニットｕ１１乃至ｕ１８は、ユニットｕ１乃至ｕ５
より入力されたデータと加算する。ユニットｕ１１乃至
ｕ１８より出力されたデータは、各接続線に対応する係
数が乗算されてユニットｕ２１に入力される。出力層の
ユニットｕ２１は、中間層の各ユニットから入力された
データを加算し出力する。
【００１８】いまユニットｕ１に入力されるデータが読
み取られるべきデータであるとすると、ユニットｕ２と
ｕ３より入力されるデータがユニットｕ１に対応するピ
ットの前方の２つのピットに対応するデータとなり、ユ
ニットｕ４およびｕ５より入力されるデータがユニット
ｕ１より入力されるデータに対応するピットの後方に位
置する２つのピットのデータとなる。出力層のユニット
ｕ２１より出力されるデータは、本来入力層のユニット
ｕ１より入力されるデータと一致すべきものであるが、
前後に位置するピットに対応するユニットｕ２乃至ｕ５
より入力されるデータによる影響を受け、誤ったデータ
となる。 ユニットｕ２１より出力されたデータは、係数発生回路
５１に入力される。使用者はこの係数発生回路５１にユ
ニットｕ２１より本来出力されるべき目標値を入力する
。すなわち、ユニットｕ１より本来入力されるべきデー
タを入力する。係数発生回路５１はユニットｕ２１の出
力と目標値との差を演算し、この差が小さくなるように
各係数を発生する。
【００１９】すなわち、出力と目標値との誤差が最小に
なるように、中間層のユニットと出力層のユニットとの
間の係数がまず設定される。この係数が設定されたら次
に入力層と中間層との間の係数がやはり出力と目標値と
の誤差が最小になるように設定される。このように入力
処理とは逆の経路（バックプロパゲーション）で学習が
行われ、各係数が設定されたら再び入力層から所定のデ
ータを入力する。そして、その時得られる出力と目標値
との誤差が最小になるように、再び係数を設定する動作
を繰り返す。このような学習を行うことにより、適切な
係数が設定されると、入力層のユニットｕ１より入力さ
れるデータが他のユニットｕ２乃至ｕ５より入力される
データに影響されたとしても、ユニットｕ２１からはユ
ニットｕ１より入力されたデータと一致する出力が出さ
れるようになる。なお、中間層のユニットｕ１１乃至ｕ
１８および出力層のユニットｕ２１は、図４（ａ）に示
すようにシグモイド関数に対応する入出力特性を有して
いる。すなわち、入力の総和（ｎｅｔ１）が負のとき０
乃至０．５の値を出力し、入力の総和が正のとき０．５
乃至１の値を出力する。
【００２０】図１は図３に示したニューラルネットワー
ク（読取回路４８）をハードウェアにより実現した実施
例を示す。図１に示すように、このネットワークは入力
層のユニットｕ１乃至ｕ５に対応するラッチ回路６１乃
至６５、中間層のユニットｕ１１乃至ｕ１８に対応する
乗算回路７１乃至７５、加算回路８１乃至８８およびス
テップ関数回路９１乃至９８により構成されている。ま
た、出力層のユニットｕ２１に対応してテーブル１０１
を有している。
【００２１】乗算回路７１（７２乃至７５も同様）は、
例えば図５に示すように構成されている。同図に示すよ
うに、乗算回路７１は８個の乗算器１３１乃至１３８と
、２つの係数発生回路１１１および１１２と、係数発生
回路１１１および１１２より発生された係数を、各乗算
器１３１乃至１３８に出力するスイッチ１２１乃至１２
８により構成されている。
【００２２】係数発生回路１１１には、図３において説
明したように、熱の蓄積などによりピットの大きさが変
化している場合においても、正しい読み取りが可能にな
るように設定された係数が記憶されている。一方、光磁
気ディスクを上述した場合のように記録し、また再生す
るといったＲＡＭディスクとして用いるのではなく、再
生専用のＲＯＭディスクとして使用する場合においては
、上述したような熱の蓄積等の影響が現われない。そこ
で光磁気ディスクを再生専用のＲＯＭディスクとして使
用する場合においては、正しい読み取りを行うための各
ユニット間における係数はＲＡＭディスクにおける場合
の係数とは異なるものとなる。係数発生回路１１２には
ＲＯＭディスクを読み取る場合において適切な係数が記
憶されている。この係数も上述した場合と同様の学習動
作によって記憶されたものである。
【００２３】次に、図１および図５に示した回路の動作
を説明する。Ａ／Ｄ変換器４７によりＡ／Ｄ変換された
データは、１クロック分ずつ順次遅延され、ラッチ回路
６１乃至６５に供給される。ラッチ回路６１乃至６５に
ラッチされたデータは、対応する乗算回路７１乃至７５
にそれぞれ供給される。各乗算回路７１乃至７５におい
て、スイッチ１２１乃至１２８はＲＡＭディスクを再生
する場合接点ａ側に、ＲＯＭディスクを再生する場合接
点ｂ側にそれぞれ切り換えられている。従って、ＲＡＭ
ディスクを再生する場合係数発生回路１１１より出力さ
れた係数が、また、ＲＯＭディスクを再生する場合係数
発生回路１１２より出力された係数が、それぞれ各乗算
器１３１乃至１３８に供給される。係数発生回路１１１
および１１２に記憶されている係数は、図３における入
力層と中間層との間の係数に対応している。
【００２４】乗算器１３１乃至１３８は、ラッチ回路６
１（６２乃至６５）より入力されたデータに係数発生回
路１１１または１１２より入力される係数を乗算し、加
算器８１乃至８８に出力する。加算器８１乃至８８は、
乗算回路７１乃至７５より入力されるデータを加算し、
ステップ関数回路９１乃至９８に出力する。ステップ関
数回路９１乃至９８は、図４（ｂ）に示すようなステッ
プ関数の入出力特性を有しており、入力の総和が負のと
き０、正のとき１を出力する。図３を参照して説明した
ように、ニューラルネットワークの学習動作は図４（ａ
）に示すシグモイド関数を用いて行われる。しかしなが
ら、実際に読み取り動作を行うブロックにおいては、ス
テップ関数が用いられる。シグモイド関数を実現するハ
ードウエアは、非常に構成が複雑になるのに対し、ステ
ップ関数を用いた場合においては、その構成を簡略化す
ることができる。ステップ関数回路９１乃至９８の出力
は、図３における中間層のユニットｕ１１乃至ｕ１８の
出力に対応する。ステップ関数回路９１乃至９８の出力
は、テーブル１０１に入力される。テーブル１０１は、
図３における中間層と出力層との間の係数を実質的に記
憶していることになる。ただし、この実施例の場合、上
述したように、シグモイド関数ではなくステップ関数を
用いているため、ステップ関数回路９１乃至９８よりテ
ーブル１０１に入力されるデータは、１または０のデー
タとなる。図３において、中間層のユニットｕ１１乃至
ｕ１８の出力が１または０であるとすると、出力層のユ
ニットｕ２１に入力されるデータは係数と同じ値または
０となる。従って、出力層のユニットｕ２１の出力は、
ここにおいてもステップ関数が用いられているものとす
ると、中間層から入力された係数または０を加算した値
が負のとき０、正のとき１となる。換言すれば、中間層
のユニットｕ１１乃至ｕ１８の出力が決定されると、出
力層のユニットｕ２１より出力されるデータは特定され
ることになる。
【００２５】そこで本実施例においては、ステップ関数
回路９１乃至９８より入力されるデータに対応して、あ
らかじめ出力層より出力されるデータがテーブル１０１
に記憶されており、ステップ関数回路９１乃至９８より
入力されるデータをアドレスとして、そのアドレスに対
応する出力データが読み出され、出力される。このテー
ブル１０１におけるデータも図５における係数発生回路
１１１および１１２における場合と同様に、ＲＡＭ用と
ＲＯＭ用と２種類用意することができる。
【００２６】次に実験例について説明する。図６は学習
回数（学習パターン数）（横軸）に対する誤差（縦軸）
の様子を示す学習曲線を表している。同図より明らかな
ように、充分な学習を行った後、誤差が減少し、収束す
ることがわかる。この例は記録密度（最も接近した２つ
のピットの中心間の距離）ｄを０．６０（μｍ／ｐｉｔ
）とし、レーザパワーｐを８．１（ｍｗ）とした場合で
ある。これに対して記録密度ｄを０．５２（μｍ／ｐｉ
ｔ）とし、レーザパワーｐを７．３（ｍｗ）とした場合
における学習曲線は図７に示すようになる。この図から
明らかなように、この場合においては誤差が収束せず、
学習効果が上がっていないことがわかる。記録密度ｄと
レーザパワーｐを種々に変化させた場合における誤差の
収束状態を示すと、表１のようになる。記録密度ｄを０
．６０（μｍ／ｐｉｔ）以上にした場合においては、誤
差は完全に収束するが、記録密度をそれよりさらに上げ
ると誤差が収束しなくなることがわかる。
【００２７】シグモイド関数（ステップ関数）は単調増
加関数であり、各ユニットの出力を０あるいは１の値に
振り分ける働きをしている。従って、ニューラルネット
ワークの評価をするには、出力ユニットの出力ではなく
、出力ユニットのシグモイド関数（ステップ関数）を作
用させる前の中間層のユニットからの入力を重み付けし
た値の和Ｏｅが適していると考えられる。評価用データ
の標本数を約８，０００とし、０および１のデータをほ
ぼ同数とし、記録密度ｄを０．５２，０．５６または０
．６０（μｍ／ｐｉｔ）、レーザパワーｐを６．５，７
．３または８．１（ｍｗ）に変化させた場合における値
Ｏｅの度数分布を示すと、図８乃至図１６のようになる
。図中黒い３角のマークは０のデータを、白い４角のマ
ークは１のデータを、それぞれ表わしている。これらの
分布が正規分布に従っているとみなして、平均値ｍおよ
び標準偏差σを計算した結果を表２に示す。表２におい
て、上段が０のデータに、下段が１のデータにそれぞれ
対応している。この場合においても、記録密度ｄが０．
６０μｍ／ｐｉｔ以上である場合において、平均値ｍと
標準偏差σとの比が大きくなり、１と０を分離しやすく
なっていることがわかる。
【００２８】光磁気ディスクをドライブする条件が変化
する場合が考えられる。そこで、学習時に用いたデータ
のパラメータと異なったパラメータの評価用データを用
いて実験を行った。学習はｄ＝０．６０μｍ／ｐｉｔ，
ｐ＝８．１ｍｗで行い、ｄを０．５６または０．６０に
設定し、ｐを８．１または７．３に設定した場合におけ
る測定結果は図１７または図１８に示すようになる。い
ずれの場合も０と１の分離がそれほど困難ではないこと
がわかる。また、これらの場合における平均ｍ、標準偏
差σおよび平均ｍと標準偏差σとの比を示すと表３のよ
うになる。この場合も上段が０のデータに、下段が１の
データにそれぞれ対応している。
【００２９】
【発明の効果】以上の如く請求項１に記載の信号再生装
置によれば、ニューラルネットワークを用いて信号を再
生するようにしたので、正確な読み取りが可能となり、
記録媒体の記録密度を向上させることが可能になる。
【００３０】また、請求項２に記載の信号再生方法によ
れば、学習はシグモイド関数を用いて行い、再生はステ
ップ関数を用いて行うようにしたので、係数を正確に設
定し、かつ、信号再生装置の構成をより簡単にすること
ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図２における読取回路の一実施例の構成を示す
ブロック図である。
【図２】本発明の信号再生装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。
【図３】図２における読取回路を構成するニューラルネ
ットワークの一実施例の構成を示す図である。
【図４】図３における各ユニットの入出力特性の関数を
示す図である。
【図５】図１における乗算回路の一実施例の構成を示す
ブロック図である。
【図６】誤差が収束する場合における学習曲線を示す図
である。
【図７】誤差が収束しない場合における学習曲線を示す
図である。
【図８】実験結果の測定結果を示す図である。
【図９】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１０】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１１】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１２】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１３】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１４】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１５】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１６】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１７】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１８】実験結果の測定結果を示す図である。
【図１９】記録ピットの形状と再生信号の波形を説明す
る図である。
【図２０】従来の線形フィルタの一例の構成を示すブロ
ック図である。
【図２１】記録ピットの形状と再生ＲＦ信号の波形を示
す図である。
【図２２】記録ピットの形状と再生ＲＦ信号の波形を示
す図である。
【符号の説明】
１１乃至１ｎ　　遅延回路 ２１乃至２ｎ　　乗算器 ３　　加算回路 ３１　　光磁気ディスク ３４　　ヘッド ３９　　ライトエンコーダ ３８　　コントローラ ４３　　アドレスデコーダ ４４　　トラッキングエラー信号生成回路４８　　読取
回路 ６１乃至６５　　ラッチ回路 ７１乃至７５　　乗算回路 ８１乃至８８　　加算器 ９１乃至９８　　ステップ関数回路 １０１　　テーブル
【表１】
【表２】
【表３】

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】　　記録媒体に記録された信号を再生する
    信号再生装置において、前記記録媒体より再生された再
    生信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段と、　　前記Ａ
    ／Ｄ変換手段より出力された信号を読取る予め係数を学
    習させたニューラルネットワークよりなる読取手段とを
    備えることを特徴とする信号再生装置。
  2. 【請求項２】　　記録媒体に記録された信号を再生する
    信号再生方法において、予め所定の係数をシグモイド関
    数を用いてニューラルネットワークに学習させるステッ
    プと、前記記録媒体より再生された再生信号を、前記ニ
    ューラルネットワークによりステップ関数を用いて読取
    るステップとを備えることを特徴とする信号再生方法。
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