通过采用神经网络中的Clipping方法和MonteCarlo修改学习算法，对用于光学模式识别的纯相位二值化匹配滤波器进行了优化设计。计算机模拟结果表明，和传统的纯相位匹配滤波器的相关输出结果相比，其识别输出的信噪比和信号相关峰值得到了明显的提高，从而为今后的光学实现奠定了良好的基础。-Through the use of neural network methods and MonteCarlo modify Clipping learning algorithm for optical pa

：LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中的小区初始搜索过程通过分别检测主同步信号(Primary Synchronization Signal，PSS)和辅同步信号(Secondary Synchronization Signal，SSS)来完成，搜 索结果包括小区组ID、符号定时、频偏估计、组内小区ID以及帧定时[1]。然而，若接收信号   1IDN  2IDN 中存在整数倍频偏，则由于时域的相位旋转，主