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    基于神经网络进行数字校准的高速高精度数模转换器
    2.
    发明公开
    基于神经网络进行数字校准的高速高精度数模转换器 审中-实审

    公开(公告)号：CN118646414A

    公开(公告)日：2024-09-13

    申请号：CN202410890378.7

    申请日：2024-07-04

    申请人： 黄山学院

    发明人： 陈珍海 ,  铁瑞芳 ,  张鸿 ,  尹勇生 ,  薛颜 ,  苏小波 ,  何宁业 ,  邓红辉

    IPC分类号： H03M1/10 ,  H03M1/66 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

    摘要： 本发明公开了一种基于神经网络进行数字校准的高速高精度数模转换器，包含数据接收模块、供电及参考信号产生模块、时钟接收模块、芯片状态监测模块、输入数据合并拼接模块、校准补偿神经网络模块和高速DAC内核模块。本发明采用待校准高速DAC正常转换外部输入及芯片状态数据集Dinax与校准补偿神经网络相乘，得到校准补偿过的高精度输入数据码Dincom，然后高速DAC内核直接根据校准补偿过的高精度输入数据码Dincom产生补偿过的高精度差分输出模拟信号Aop和Aon。通过一次性数字补偿，即可完成传统DAC的静态和动态误差，还可以完成芯片温度变化、时钟特性和供电特性带来的间接误差影响，从而解决高速高精度DAC电路动态特性难以提升的瓶颈。

    低电压大摆幅电荷传输电路
    4.
    发明公开
    低电压大摆幅电荷传输电路 无效

    公开(公告)号：CN108847846A

    公开(公告)日：2018-11-20

    申请号：CN201810627112.8

    申请日：2018-06-19

    申请人： 黄山学院

    发明人： 陈珍海 ,  何宁业 ,  刘琦 ,  宁仁霞 ,  苏小波 ,  吕海江 ,  魏敬和

    IPC分类号： H03M1/38

    摘要： 本发明属于集成电路设计技术领域，具体为一种信号传输电路，该低电压大摆幅电荷传输电路包括一个电荷传输MOSFET管S、一个栅压自举增压电路、第一NMOS管M1、第二NMOS管M2、第一PMOS管M3、第一电容C1和第二电容C2。其优点是：本发明所提供的低电压大摆幅电荷传输电路，克服了现有信号传输电路中信号摆幅受限的问题，可以广泛应用于各类信号处理电路中。

    基于神经网络的高速高精度模数转换器全域误差校准方法
    5.
    发明公开
    基于神经网络的高速高精度模数转换器全域误差校准方法 审中-实审

    公开(公告)号：CN118740152A

    公开(公告)日：2024-10-01

    申请号：CN202410890376.8

    申请日：2024-07-04

    申请人： 黄山学院

    发明人： 陈珍海 ,  何宁业 ,  张鸿 ,  尹勇生 ,  薛颜 ,  苏小波 ,  铁瑞芳 ,  邓红辉

    IPC分类号： H03M1/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

    摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的高速流水线模数转换器全域误差校准方法，首先，采用校准模拟信号VAin输入到待测ADC中，得到全域误差数据集Derr和全域校准数据集Dcal；然后，采用全域误差数据集Derr作为误差模型的输入数据，基于深度学习训练获取待测高速模数转换器的全域非线性误差模型F(X)；以全域校准数据集Dcal作为校准算法模型的输入数据，基于深度学习训练获取全域非线性误差校准算法模型F‑1(X)。最后，待测高速模数转换器的正常转换输出的全域校准数据集Dcal与全域非线性误差校准算法模型F‑1(X)相乘，得到校准过的高精度转换数据Dout_cal。本发明可以解决现有的数字校准方法中数字码Dout出现重大误差出现失码带来的误差难以纠错的难题，以达到更高的误差校准能力。