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公开(公告)号：CN118444742A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410540985.0
申请日：2024-04-30
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G05F1/67
摘要： 本发明公开了一种用于压电能量收集的最大功率点电压检测电路及最大功率追踪电路，包括压电源、整流器、开路电压检测电路、DC‑DC阻抗匹配变换器、MPPT算法模块及能量存储模块，其中，压电源的输出端与整流器的输入端连接，整流器的输出端与开路电压检测电路以及DC‑DC阻抗匹配变换器的输入相连接，开路电压检测电路的输出端与MPPT算法模块的输入端连接，MPPT算法模块的输出端与DC‑DC阻抗匹配变换器的控制端相连接，能量存储模块的输入端与DC‑DC阻抗匹配变换器的输出端相连接，该电路能够减少开路采样的时间，降低开路时能量的损耗。
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公开(公告)号：CN113516234B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110506629.3
申请日：2021-05-10
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请提供了一种缓解忆阻加速器非理想因素的方法及装置，属于电子信息技术领域。所述方法包括：获取已训练好的神经网络中卷积层和/或全连接层的浮点值表示的原始权重、映射各层权重的量化位宽以及忆阻器表示精度；根据所述量化位宽和所述忆阻器表示精度，量化所述原始权重，得到第一理想硬件级权重；将所述第一理想硬件级权重映射到所述忆阻器单元中，得到第一非理想因素硬件级权重；根据所述第一非理想因素硬件级权重，重建浮点值表示的第一非理想因素权重；对所述第一非理想因素权重进行处理，得到浮点值表示的抗非理想因素权重；根据所述抗非理想因素权重，得到第二理想硬件级权重，将所述第二理想硬件级权重，重映射到所述忆阻器单元中。
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公开(公告)号：CN116827117A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310741984.8
申请日：2023-06-21
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H02M3/07
摘要： 本发明涉及一种应用于CPPLL电路中的低功耗高摆幅低失配电荷泵，包括：轨对轨运算放大器、鉴频鉴相器、上拉电荷泵、下拉电荷泵、一号多路选择器、二号多路选择器、单刀双置开关、开关电荷泵以及时序控制电路。其中，轨对轨运算放大器的输入与输出分别通过多路选择器以及单刀双置开关和上拉电荷泵下拉电荷泵的输入端口连接；时序控制电路连接单刀双置开关以及多路选择器控制其导通实现轨对轨运算放大器按需使用；PFD与开关电荷泵连接控制电荷泵输出。运用本发明所述电荷泵技术，可以在提升电荷泵的性能的同时，降低电荷泵所需功耗。
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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：CN111538474B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010344934.2
申请日：2020-04-27
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F7/487
摘要： 本申请提供了一种Posit浮点数的除法和开方运算处理器及运算处理系统，涉及计算机技术领域。独创了基于利用补码型式的中间数据进行加减交替运算以完成Posit浮点数的除法和开方运算的运算处理系统。所述Posit浮点数的除法和开方运算处理系统包括CPU、解码电路、编码电路Posit浮点数的除法和开方运算处理器；所述CPU是计算机的中央处理器，连接所述解码电路，Posit浮点数的除法和开方运算处理器连接所述编码电路，用于以所述补码形式的中间数据进行所述目标运算，得到以补码形式的中间数据表示的运算结果，并将所述以补码形式的中间数据表示的运算结果发送给所述编码电路。
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公开(公告)号：CN114755708A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210423297.7
申请日：2022-04-21
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明提供一种双GM计数管宽量程伽马剂量计及监测方法，该伽马剂量计包括低压电源、高压电源、高量程GM计数管、低量程GM计数管、阳极负载、阴极负载、信号调理电路、量程切换电路、单片机工作系统、通讯模块以及上位机。其中，信号调理电路将GM计数管产生的电流脉冲信号转化为规则的电压脉冲信号；量程切换电路用于控制GM计数管的开通和关断；单片机工作系统用于脉冲计数采集、剂量率转化以及自动控制量程切换。本发明实现了对GM计数管输出信号的高效处理，采用在GM计数管阴极串联三极管的方式简单可靠地控制GM计数管通断，并且采用量程滞回判断的逻辑，实现双GM计数管的自动稳定切换，能够有效拓宽伽马剂量计的线性探测量程，提高仪器性能。
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公开(公告)号：CN114186672A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111547249.0
申请日：2021-12-16
申请人： 西安交通大学 , 中国电子科技集团公司第二十四研究所
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V30/32 , G06K9/62
摘要： 一种用于脉冲神经网络的高效高精度训练算法，包括以下步骤：采集MNIST手写数字图像，对MNIST手写数字图像进行预处理，得到脉冲序列；根据脉冲神经网络输出和样本真实标签构建损失函数，采用反向传播方法将脉冲序列输入到脉冲神经网络中，对脉冲神经网络进行训练，得到训练完成的脉冲神经网络；将待分类数据输入训练后的脉冲神经网络，得到分类结果。本发明编码效率更高，克服了梯度传递的问题，仿真时间得以缩短，仿真消耗降低，保持了较高的分类准确率，拓展性良好，可以应用于不同的学习分类任务。
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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：CN113011574A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110302278.4
申请日：2021-03-22
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明实施例提供了一种卷积神经网络系统、忆阻器阵列和卷积神经网络，所述系统通过忆阻器阵列中多列位线和多行字线，采用大小为N*N的卷积核对待处理图像中的当前图像块进行卷积运算，包括：根据卷积核的步长在待处理图像上先后选取重叠相邻的两个图像块，确定两个图像块之间复用的多个像素点的特征值；根据复用的多个像素点的特征值，确定前N列位线中复用的多个权值；根据所述多个权值设置忆阻器单元的工作状态和电导；获得前N列位线各自在当前卷积运算周期内输出的电流值，作为卷积结果。本发明实施例提供的卷积神经网络系统，利用图像块之间复用的多个像素点的特征值进行卷积运算，增加了忆阻器阵列在每个周期内的计算量，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN112468150A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011316811.4
申请日：2020-11-19
申请人： 西安交通大学 , 南京拟态智能技术研究院有限公司
IPC分类号： H03M1/12
摘要： 本发明公开了一种低噪声高精度采样保持电路结构，包括：采样电路、传输电路以及复位电路。其中采样电路，利用传输门T1、T2、T3、T4以及晶体管M5、M6、M7、M8改变采样管的衬底电压，从而克服了输入电压引起阈值电压改变，从而造成非线性的问题；同时在采样结束时，利用下级板采样，M11‑M15以及M16‑M20先断开，达到减小采样开关电荷注入和时钟溃通的问题。其中传输电路，利用斩波技术，将输入信号进行采样保持阶段的调制，通过后续的滤波解调后，从而降低采样保持电路晶体管引入的噪声。本发明通过采样阶段和传输阶段的多种电路设计，有效的改善了采样保持电路的非线性和噪声，提高了电路的精度。
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