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公开(公告)号:CN115483932A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202211067563.3
申请日:2022-09-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种噪声整形模数转换器电路,包括:残差电压提取放大电路、残差电压积分电路、模拟数字转换单元三部分。残差电压提取放大电路通过残差电压积分电路与模拟数字转换单元连接,在整体结构中,残差电压提取放大电路连接CDAC顶板,残差电压积分电路将残差电压进行积分处理,并输出到模拟数字转换电路完成整体电路转换工作。本发明采用动态放大器和开关电容相结合的方式来实现噪声整形,具有静态功耗小,结构简单,PVT稳定性好,噪声整形能力强的优点。
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公开(公告)号:CN116505943A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310479076.6
申请日:2023-04-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种反馈式二阶噪声整形逐次逼近模数转换器,包括:采样保持及DAC电路、二阶环路滤波器、电压比较器以及逐次逼近逻辑电路四个部分。所述的采样保持及DAC电路与输入电压和二阶环路滤波器相连。所述的环路滤波器将连续两个周期的量化残差进行加权求和操作,其中采用一个放大器将量化残差进行放大,以补偿电容之间电荷共享造成的电压损失,并引入多个时序控制开关电容阵列进行电荷重分配操作,在比较转换的过程中引入噪声整形技术。本发明避免了前馈式噪声整形中多输入比较器的噪声影响,并且使用反馈电容接入主环路的方式抑制了传统反馈式噪声整形结构中的信号衰减问题。
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公开(公告)号:CN120046660A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510067745.8
申请日:2025-01-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/049 , G06N3/088 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于时空域脉冲卷积编码的脉冲神经网络加速器,包括:事件数据流采集模块、时空域脉冲序列编码单元、卷积脉冲神经网络层、脉冲神经网络线性层、控制单元、STDP单元六个部分;本发明为实现精度高、功耗低并且计算效率高的脉冲神经网络加速器,采用时空域脉冲序列编码模块实现图像编码,利用缓存BUFFER和脉冲卷积神经网络层来实现图像特征提取功能,后续的脉冲神经网络线性层来实现推理功能,STDP模块来实现权重的更新,该硬件加速器能够高效地模拟脉冲神经网络利用LIF神经元的计算过程,并利用流水线、并行计算的计算方式,显著提高计算效率并降低功耗。
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公开(公告)号:CN115483933A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202211086345.4
申请日:2022-09-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种动态放大器校准电路,包括:匹配电压产生电路、电压时间转换电路、动态放大器电路三部分。涉及电压域、时域再到电压域的转换。在整体结构中,匹配电压产生电路连接一个固定的差分输入,并将放大之后的电压传递到电压时间转换电路输入端,将电压量转换为时间量,控制动态放大器完成增益校准工作。本发明采用动态放大器的复制电路与电流镜相结合,生成跟随PVT变化而改变压摆率的电压斜坡曲线。通过电压时间转换器将此电压信号转换为相应的时间信号,通过该校准方法降低了动态放大器的增益受到PVT变化时所带来的增益偏差。
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