[发明专利]一种基于神经网络的负反馈自动增益控制电路及方法在审
| 申请号： | 201711191454.1 | 申请日： | 2017-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN109842388A | 公开（公告）日： | 2019-06-04 |
| 发明（设计）人： | 史峥宇;程和;肖潇;王雯;唐佇 | 申请（专利权）人： | 成都市深思创芯科技有限公司 |
| 主分类号： | H03G3/30 | 分类号： | H03G3/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 徐金琼;刘东 |
| 地址： | 610094 四川省成都市中国(四川)自由*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 自动增益控制电路 神经网络 电路 负反馈 增益控制电路 低通滤波器 峰值检测器 输出 参考电压 工作偏差 检测电压 控制电压 输入电压 学习样本 增益控制 申请 | ||
1.一种基于神经网络的负反馈自动增益控制电路,其特征在于，包括自动增益控制模块、神经网络模块；所述自动增益控制模块包括可变增益放大器、峰值检测器、低通滤波器和对数放大器；
所述可变增益放大器，接收输入电压Vin；
所述峰值检测器，接收可变增益放大器所发送的输出电压Vout；
所述对数放大器，接收峰值检测器所输出的检测电压Vp；
所述神经网络模块，接收输入电压Vin、峰值检测器所输出的检测电压Vp和低通滤波器所输出的第一控制电压Vc并训练输出参考电压Vref；
所述低通滤波器，接收神经网络模块所输出的参考电压Vref和对数放大器所输出的对数放大电压V1之间的差值电压并对差值电压进行滤波处理得到第二控制电压Vc1；
所述可变增益放大器，接收低通滤波器所输出用于反馈调节输入电压Vin的第二控制电压Vc1并输出满足预设精度的输出电压Vout。
2.如权利要求1所述的一种基于神经网络的负反馈自动增益控制电路,其特征在于，所述低通滤波器采用Gm_C有源滤波器。
3.如权利要求1所述的一种基于神经网络的负反馈自动增益控制电路，其特征在于，所述神经网络模块采用CNN模块、FNN模块、RNN模块或LSTM模块。
4.如权利要求3所述的一种基于神经网络的负反馈自动增益控制电路，其特征在于，神经网络模块采用RNN模块或LSTM模块；
所述神经网络模块通过模数转换器采集输入电压Vin和第一控制电压Vc。
5.如权利要求3所述的一种基于神经网络的负反馈自动增益控制电路，其特征在于，还包括电压采集模块，电压采集模块包括模数转换器、二选一选择寄存器、第一寄存器和第二寄存器；
所述模数转换器，采集输入电压Vin和第一控制电压Vc；
所述二选一选择寄存器，用于分配输入电压Vin和第一控制电压Vc的网络权重，连接数模转换器且还通过第一寄存器和第二寄存器连接神经网络模块。
6.如权利要求5所述的一种基于神经网络的负反馈自动增益控制电路，其特征在于，所述神经网络模块采用CNN模块或FNN模块。
7.一种基于神经网络的负反馈自动增益控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：设置具有输入电压Vin和输出电压Vout的自动增益控制主干路，并设置用于反馈调节自动增益控制且具有神经网络的反馈回路；
步骤2：采集自动增益控制主干路的输入电压Vin、输出电压Vout和反馈回路的电压参数作为神经网络训练样本，将神经网络训练样本输入到神经网络，持续训练得到满足预设精度的参考电压Vref；
步骤3：利用步骤2中的参考电压Vref反馈调节自动增益控制主干路的输入电压Vin获得满足预设精度的输出电压Vout。
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