[发明专利]神经网络实现端到端的定点快速傅里叶变换量化方法及系统在审
| 申请号： | 202010380295.5 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113626756A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 崔文倩;张舜卿;陈智勇;曹姗;徐树公 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06F17/14 | 分类号： | G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种神经网络实现端到端的定点快速傅里叶变换量化方法及系统，将浮点时域数据通过基于深度学习的神经网络的量化处理得到相应的定点时域数据，并进一步通过定点快速傅里叶变换得到对应的顶点频域数据，再通过基于深度学习的神经网络的去向量处理得到浮点频域数据。本发明使用截断方法满足有限字长的要求并方便地节省内存资源，同时通过机器学习方法联合优化信号的量化与去量化过程，不必需各种先验信息就能够完成信号的量化工作，且适用于任何线性运算。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 实现 端到端 定点 快速 傅里叶变换 量化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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