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公开(公告)号：CN113065648B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110423171.5
申请日：2021-04-20
申请人： 西安交通大学 , 江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种低硬件开销的分段线性函数的硬件实现方法，该实现方法可用于对双重峰STDP规则（PSTDP），三重峰STDP规则（TSTDP），强化STDP规则（RL‑STDP）等进行硬件实现，该方法在有输入值时优先判断输入值所在分段，对处于任何分段的输入值，都可以利用信号控制完成两次移位运算和两次加法运算，得到函数计算结果，从而避免了为函数的每个分段设计运算电路，低硬件开销的实现了分段线性函数。该实现方法设计的电路包括有移位寄存器，多路选择器，加法器等结构，该方法面向神经网络硬件加速，减少了电路资源的使用，提升了计算效率，具有低面积低功耗的特点，可减少指数函数实现的硬件规模，提升网络的计算效能。
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公开(公告)号：CN115545178A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211234347.3
申请日：2022-10-10
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种减小脉冲神经网络神经元计算次数的硬件实现方法，该方法可用于脉冲神经网络中神经元电路的硬件实现。该方法在数字电路处理输入的脉冲信号时，先判断连接权重值是否小于等于固定阈值，若连接权重值小于等于固定阈值，对应的该神经元不会更新其膜电压。本发明方法通过减小神经元的计算次数，减小了膜电压在存储器的存取次数，减小了硬件功耗。本发明为种减小脉冲神经网络神经元计算次数的硬件实现方法，该技术面向神经网络硬件加速，减小了对电路存储器的使用次数，减小了神经元的计算次数，提升了计算效率，具有低功耗的特点。
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公开(公告)号：CN109998536B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910245466.0
申请日：2019-03-28
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开一种基于支持向量机的癫痫检测集成电路及其训练方法，在特征提取部分使用分布式查找表滤波器，降低了电路复杂度；增加频域方差特征，能够更好地反应脑电信号特征，提高了检测精度；使用改进版本的序贯最小化算法进行支持向量机训练电路的设计，避免原始版本的序贯最小化算法寻找不满足最优条件的拉格朗日乘子时产生的误判，可以使用更少的迭代次数达到相似性能，进一步提高了能效。同时通过将核函数计算模块进行流水线设计，提高了片上支持向量机的训练速度。本发明可以提高癫痫检测系统的便携性，提供更高能效的片上训练功能。
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公开(公告)号：CN115438776A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211235092.2
申请日：2022-10-10
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种用于脉冲神经网络的编码方法，该实现方法可用于对输入到脉冲神经网络数据进行编码，使编码后的脉冲序列可以直接被脉冲神经网络处理。该方法首先对编码的所有数据进行归一化，归一化后的数据用多位的二进制表示，二进制数据的1或0表示在对应时间点是否有脉冲发放。本发明为一种用于脉冲神经网络的简易高效编码方法，该技术面向脉冲神经网络，减小了总编码时间长度，提升了编码效率，编码方式简单易硬件实现。
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公开(公告)号：CN113065648A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110423171.5
申请日：2021-04-20
申请人： 西安交通大学 , 江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种低硬件开销的分段线性函数的硬件实现方法，该实现方法可用于对双重峰STDP规则（PSTDP），三重峰STDP规则（TSTDP），强化STDP规则（RL‑STDP）等进行硬件实现，该方法在有输入值时优先判断输入值所在分段，对处于任何分段的输入值，都可以利用信号控制完成两次移位运算和两次加法运算，得到函数计算结果，从而避免了为函数的每个分段设计运算电路，低硬件开销的实现了分段线性函数。该实现方法设计的电路包括有移位寄存器，多路选择器，加法器等结构，该方法面向神经网络硬件加速，减少了电路资源的使用，提升了计算效率，具有低面积低功耗的特点，可减少指数函数实现的硬件规模，提升网络的计算效能。
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公开(公告)号：CN109998536A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910245466.0
申请日：2019-03-28
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/04 , A61B5/00
摘要： 本发明公开一种基于支持向量机的癫痫检测集成电路及其训练方法，在特征提取部分使用分布式查找表滤波器，降低了电路复杂度；增加频域方差特征，能够更好地反应脑电信号特征，提高了检测精度；使用改进版本的序贯最小化算法进行支持向量机训练电路的设计，避免原始版本的序贯最小化算法寻找不满足最优条件的拉格朗日乘子时产生的误判，可以使用更少的迭代次数达到相似性能，进一步提高了能效。同时通过将核函数计算模块进行流水线设计，提高了片上支持向量机的训练速度。本发明可以提高癫痫检测系统的便携性，提供更高能效的片上训练功能。
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