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公开(公告)号：CN119558203A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510123875.9
申请日：2025-01-26
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 基于极大值检测FPGA技术的HR神经元电路分岔图实现方法，融合极大值检测算法与拉格朗日插值技术，可在毫秒量级内精确捕捉状态变量的当前极大迭代值，即绘制分岔图的核心数据。在搭载50MHz晶振的FPGA开发平台上，可在微秒级时间内生成HR神经元系统复杂函数，显著降低运行时长，加速系统运算速率。通过高效的极大值检测，弥补FPGA实现HR神经元电路分岔图的空缺，本申请大幅缩减FPGA上构建复杂函数的时间，极大提升HR神经元电路在FPGA平台上的实现效率，加速分岔图构建。该分岔图实现方法具备良好通用性，可拓展至其他神经元电路，展现信息加密及非线性神经元研究中的广泛应用潜力与重要研究价值。
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