[发明专利]信号采样质量的确定方法、装置、设备及存储介质有效
申请号: | 202210345361.4 | 申请日: | 2022-03-31 |
公开(公告)号: | CN114757225B | 公开(公告)日: | 2023-05-30 |
发明(设计)人: | 孟则霖 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F18/241 | 分类号: | G06F18/241;G06F18/23213;G06F18/213;G06F18/214;G06N10/70;G06N10/20;G06N10/40 |
代理公司: | 北京易光知识产权代理有限公司 11596 | 代理人: | 王英;梅丹丹 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 信号 采样 质量 确定 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种信号采样质量的确定方法,包括:
基于第一采样参数对量子芯片的第一输出信号进行采样,获得第一采样数据;
对所述第一采样数据进行特征提取,得到第一特征提取结果;
对所述第一特征提取结果进行聚类,以确定采样质量分类结果;
其中,对所述第一采样数据进行特征提取,得到第一特征提取结果,包括:
根据信号生成函数和/或所述量子芯片的结构生成拟合函数;
利用所述拟合函数对所述第一采样数据进行拟合,得到拟合线;
根据所述第一采样数据和所述拟合线获得所述第一特征提取结果。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
基于实验阈值和所述信号生成函数生成控制信号;
将所述控制信号作为所述量子芯片的输入,以获得所述第一输出信号;
其中,基于实验阈值和所述信号生成函数生成控制信号,包括:根据所述实验阈值设置高斯函数中的参数,使用所述高斯函数作为信号生成函数构造所述控制信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一采样数据包括量子态不同能级上的布居数,所述第一采样参数包括扫描区间和采样次数,所述的基于第一采样参数对量子芯片的第一输出信号进行采样,获得第一采样数据,包括:
在所述扫描区间内,按照所述采样次数对所述第一输出信号进行采样,获得所述量子态不同能级上的布居数。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一特征提取结果包括:拟合误差、协相关系数、布居数的特征值、自相关函数、周期采样点特征中至少一种。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其中,所述采样质量分类结果包括不符合预设质量标准的第一分类结果和符合预设质量标准的第二分类结果,所述方法还包括:
在所述采样质量分类结果为所述第一分类结果的情况下,根据所述第一分类结果所对应的采样参数调整方式,调整所述第一采样参数。
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其中,对所述第一特征提取结果进行聚类,以确定采样质量分类结果,包括:
将所述第一特征提取结果输入采样质量分类模型,得到所述采样质量分类结果,所述采样质量分类模型基于训练聚类模型而得到。
7.一种采样质量分类模型的训练方法,包括:
基于多个第二采样参数分别对量子芯片的多个第二输出信号进行采样,获得多组第二采样数据;
对所述多组第二采样数据分别进行特征提取,得到对应的多个第二特征提取结果;
利用所述多个第二特征提取结果训练聚类模型,得到采样质量分类模型,所述采样质量分类模型用于确定采样质量分类结果;
其中,对所述多组第二采样数据分别进行特征提取,得到对应的多个第二特征提取结果,包括:
根据信号生成函数和/或所述量子芯片的结构生成拟合函数;
利用所述拟合函数对所述多组第二采样数据进行拟合,得到拟合线;
根据所述多组第二采样数据和所述拟合线获得对应的多个第二特征提取结果。
8.根据权利要求7所述的方法,所述利用所述多个第二特征提取结果训练聚类模型,得到采样质量分类模型,包括:
将多个第二输出信号对应的多个第二特征提取结果输入所述聚类模型,得到初始分类结果;
根据所述初始分类结果与预设分类结果之间的差异,调整所述聚类模型的模型参数,得到所述采样质量分类模型。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述预设分类结果包括不符合预设质量标准的第一分类结果和符合预设质量标准的第二分类结果,所述利用所述多个第二特征提取结果训练聚类模型,以得到采样质量分类模型,还包括:
预设多个所述第一分类结果和所述第二分类结果;
预设多个所述第一分类结果分别对应的采样参数调整方式。
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