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公开(公告)号：CN117408315A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311392418.7
申请日：2023-10-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/063 , H03M1/10 , H03M3/00
Abstract: 本发明公开了一种用于流水线模数转换器后台校准的前向推理模块，涉及模数转换器校准领域，前向推理模块搭载用于校准流水线模数转换器的三层神经网络，在神经网络的前端待校准的流水线模数转换器和sigma‑delta ADC接入同一个模拟信号源，待校准的流水线模数转换器的输出的数字信号作为训练集输入神经网络，该前向推理模块包括：权值偏置存储单元、输入层神经元单元、隐藏层神经元单元和输出层神经元单元；神经网络初始化时各层神经元单元从权值偏置存储单元中读取权值和偏置数据，设置神经元的参数；输入层神经元单元接收前端的数模转换器发送的信号，输入层神经元单元与隐藏层神经元单元互相连接，隐藏层神经元单元与输出层神经元单元互相连接。
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公开(公告)号：CN117408315B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311392418.7
申请日：2023-10-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/063 , H03M1/10 , H03M3/00
Abstract: 本发明公开了一种用于流水线模数转换器后台校准的前向推理模块，涉及模数转换器校准领域，前向推理模块搭载用于校准流水线模数转换器的三层神经网络，在神经网络的前端待校准的流水线模数转换器和sigma‑delta ADC接入同一个模拟信号源，待校准的流水线模数转换器的输出的数字信号作为训练集输入神经网络，该前向推理模块包括：权值偏置存储单元、输入层神经元单元、隐藏层神经元单元和输出层神经元单元；神经网络初始化时各层神经元单元从权值偏置存储单元中读取权值和偏置数据，设置神经元的参数；输入层神经元单元接收前端的数模转换器发送的信号，输入层神经元单元与隐藏层神经元单元互相连接，隐藏层神经元单元与输出层神经元单元互相连接。
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公开(公告)号：CN117335802B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311392419.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的流水线模数转换器后台校准方法，涉及模数转换器校准领域，包括：将待校准的流水线ADC和sigma‑delta ADC接入同一个模拟信号源，构建神经网络并初始化后设置目标值，将待校准的流水线ADC的输出的数字信号作为训练集输入神经网络；神经网络输出训练集的结果，将神经网络输出的结果与sigma‑delta ADC输出的结果作为损失函数的计算元素，损失函数计算损失值，将损失值与预设目标值进行比较，在损失值高于目标值的情况下进入训练模式，利用训练优化算法调整神经网络的权值，迭代优化神经网络；在损失值小于等于目标值的情况下进入输出模式，神经网络停止训练，将神经网络的输出结果作为流水线ADC的输出。
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公开(公告)号：CN117335802A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311392419.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的流水线模数转换器后台校准方法，涉及模数转换器校准领域，包括：将待校准的流水线ADC和sigma‑delta ADC接入同一个模拟信号源，构建神经网络并初始化后设置目标值，将待校准的流水线ADC的输出的数字信号作为训练集输入神经网络；神经网络输出训练集的结果，将神经网络输出的结果与sigma‑delta ADC输出的结果作为损失函数的计算元素，损失函数计算损失值，将损失值与预设目标值进行比较，在损失值高于目标值的情况下进入训练模式，利用训练优化算法调整神经网络的权值，迭代优化神经网络；在损失值小于等于目标值的情况下进入输出模式，神经网络停止训练，将神经网络的输出结果作为流水线ADC的输出。
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