[发明专利]一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法及系统在审

专利信息
申请号: 202211140733.6 申请日: 2022-09-20
公开(公告)号: CN115425976A 公开(公告)日: 2022-12-02
发明(设计)人: 陈磊;王世界;彭析竹;唐鹤 申请(专利权)人: 重庆邮电大学;电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
主分类号: H03M1/10 分类号: H03M1/10;H03M1/12
代理公司: 重庆辉腾律师事务所 50215 代理人: 王诗思
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 fpga adc 采样 数据 校准 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法,其特征在于,包括:

S1:获取ADC原始采样数据和ADC标准采样数据;根据ADC原始采样数据和ADC标准采样数据对神经网络进行训练,得到训练后的神经网络参数,其中,训练后的神经网络参数包括:第一参数和第二参数;

S2:将第一参数输入FPGA的RAM存储器,并根据第二参数在FPGA内部搭建一个顶层模块;

S3:FPGA获取待校准的ADC采样数据并保存至RAM存储器;

S4:FPGA获取用户的控制信号并根据控制信号将RAM存储器中待校准的ADC采样数据依次移位到n个寄存器,当n个寄存器都寄存有待校准的ADC采样数据时,FPGA产生标志信号;

S5:FPGA根据标志信号从RAM存储器中读取第一参数;并重复调用乘法器IP核将寄存器中待校准的ADC采样数据依次与第一参数相乘得到第一ADC校准数据;

S6:FPGA将第一ADC校准数据输入顶层模块,通过第二参数对第一ADC校准数据进行处理得到最终ADC校准数据;

S7:重复步骤S4-S6对所有待校准的ADC采样数据进行校准。

2.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法,其特征在于,所述神经网络的表达式包括:

Relu[i]=Max(Dout_L1[i],0)

其中,D[j]表示第j个ADC原始采样数据,Weight_L1[i][j]表示神经网络隐藏层的第i组第j个权重参数,Dout_L1[i]表示神经网络隐藏层的第i组输出结果,Scale_L1表示神经网络隐藏层的系数;Bias_L1[i]表示神经网络隐藏层的第i组偏置参数;Relu[i]表示第i组激活函数;Weight_L2表示神经网络输出层的第i组权重参数;Scale_L2表示神经网络输出层的系数;Bias_L2表示神经网络输出层的偏置参数;Dout表示神经网络输出层的输出结果;X表示第一参数的分组数量;M表示第二参数的分组数量。

3.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法,其特征在于,所述第一参数包括:神经网络隐藏层的权重参数;

所述第二参数包括:神经网络隐藏层的系数、神经网络隐藏层的偏置参数、神经网络输出层的系数、神经网络的激活函数、神经网络输出层的偏置参数、神经网络输出层的权重参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法,其特征在于,所述对神经网络进行训练的过程包括:

S11:将ADC原始采样数据作为训练样本输入神经网络,得到神经网络的输出结果;

S12:根据神经网络的输出结果和ADC标准采样数据计算神经网络的损失函数;

S13:不断调节神经网络的参数,直至损失函数小于设定阈值,完成模型的训练。

5.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法,其特征在于,所述神经网络的损失函数包括:

其中,L表示损失函数,n表示ADC原始采样数据的数量,Yk表示第k个ADC原始采样数据通过神经网络输出的值,f(xk)表示第k个ADC原始采样数据对应的ADC标准采样数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法,其特征在于,所述通过第二参数对第一ADC校准数据进行处理得到最终ADC校准数据包括;

将第一ADC校准数据与神经网络隐藏层的系数相乘,得到第二ADC校准数据;

将第二ADC校准数据与神经网络隐藏层的偏置参数相加得到第三ADC校准数据;

将第三ADC校准数据输入Relu激活函数计算得出第四ADC校准数据;

将第四ADC校准数据与神经网络输出层的权重参数相乘得到第五ADC校准数据;

将第五ADC校准数据与神经网络输出层的系数相乘得到第六ADC校准数据;

将第六ADC校准数据与神经网络输出层的偏置参数相加得到最终ADC校准数据。

7.一种基于FPGA的ADC采样数据校准系统,所述ADC校准系统用于执行如权利要求1-6任一所述的一种基于FPGA的ADC采样数据校准方法,其特征在于,所述ADC校准系统包括:时钟模块、RAM存储器、ADC数模转换器、数据接收模块、输入控制模块、数据处理模块、寄存器组、乘法器、顶层模块;

时钟模块用于给整个系统提供时钟信号;

ADC数模转换器用于获取待校准的ADC采样数据;

数据接收模块用于接收训练后的神经网络参数,其中,训练后的神经网络参数包括:第一参数和第二参数;

RAM存储器用于存储待校准的ADC采样数据和第一参数;

输入控制模块用于接收用户的输入控制信号;

数据处理模块包括数据读取单元和数据校准单元;

数据读取单元用于根据输入控制信号读取RAM存储器中待校准的ADC采样数据,并将待校准的ADC采样数据依次移位到寄存器组,当寄存器组中都寄存有待校准的ADC采样数据时,数据处理模块产生标志信号;

数据校准单元用于根据标志信号,从RAM存储器中读取第一参数;并重复调用乘法器的IP核将寄存器组中待校准的ADC采样数据依次与第一参数相乘得到第一ADC校准数据;

顶层模块用于根据第二参数对第一ADC校准数据进行处理得到最终ADC校准数据。

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