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公开(公告)号：CN118214416A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410389138.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于无限采样的高动态范围ADC。包括电压折叠模块、ASDM模块、折叠数计算模块、时间数字转换模块、信号恢复模块；其中，电压折叠模块实现对输入信号的取模操作，得到模电压信号；ASDM模块将模电压信号转化为时间信号；时间数字转换模块，将时间信号进行量化得到多位数字信号；折叠数计算模块，计算电压折叠模块的折叠数及折叠位置；信号恢复模块利用折叠数计算模块的结果对数字信号进行恢复，得到恢复信号。本发明可实现高动态范围的信号输入并具有较高的信噪比。
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公开(公告)号：CN112801294B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110360221.X
申请日：2021-04-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于图信号处理的用于加速神经网络推理的方法，其特征在于：通过提取原始神经网络模型的权重参数，将神经网络中全连接层及卷积层的计算过程转换为图移或图滤波的方式，以执行并行计算。其主要面向GPU微体系结构的特点，针对神经网络训练推理过程中的计算具有多种并行特征，利用图信号处理相关技术将原始的串行直接卷积计算过程转换矩阵‑向量乘或矩阵‑矩阵乘的计算方式，充分开发和利用了GPU强大的并行计算能力，使推理计算过程得到加速。同时，经转换后，每一层网络的计算形式都变成了矩阵‑向量乘或矩阵‑矩阵乘，使整个网络推理过程中的计算形式统一化，有利于利用层间融合技术，进一步加速推理过程。
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公开(公告)号：CN112967353A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110360892.6
申请日：2021-04-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的稀疏射频层析成像方法，包括以下步骤：步骤S1:获取无目标情况下的无线链路RSS值，并建立基于GMM的环境背景链路模型；步骤S2:采集的实时RSS数据与建立的环境背景链路模型进行匹配,保留有效链路，滤除冗余链路；步骤S3:根据观测背景区域的随机特性，通过基于GMM的先验模型对重构图像进行学习和训练，获取图像的结构特征参数，并基于GMM先验的贝叶斯压缩感知算法进行图像重构，获得重构图像;步骤S4:采用基于MRF先验的图像恢复方法，利用压缩的空间图像对重构图像进行恢复。本发明方法能有效降低背景的变化带来的干扰，减小重构图像的噪声，提高系统成像质量。
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公开(公告)号：CN112187283A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011112261.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于近似计算的正交匹配追踪重构方法，包括以下步骤：步骤S1：采集原始信号，并进行预处理；步骤S2:将预处理后的输入信号，基于压缩感知理论，映射成低维的测量信号；步骤S3:采用基于近似计算的正交匹配追踪重构算法，对测量信号进行重构，进一步得到的重构信号。本发明能够通过减少最小二乘运算的次数，进而减少矩阵求逆的次数，有效降低算法的计算复杂度，提高信号重构效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118214416B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410389138.9
申请日：2024-04-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于无限采样的高动态范围ADC。包括电压折叠模块、ASDM模块、折叠数计算模块、时间数字转换模块、信号恢复模块；其中，电压折叠模块实现对输入信号的取模操作，得到模电压信号；ASDM模块将模电压信号转化为时间信号；时间数字转换模块，将时间信号进行量化得到多位数字信号；折叠数计算模块，计算电压折叠模块的折叠数及折叠位置；信号恢复模块利用折叠数计算模块的结果对数字信号进行恢复，得到恢复信号。本发明可实现高动态范围的信号输入并具有较高的信噪比。
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公开(公告)号：CN118116372A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410516807.4
申请日：2024-04-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向语音关键词识别的二值化深度神经网络硬件加速系统，属于语音关键词识别领域。所述系统包括：MFCC模块，用于提取输入语音特征，并进行预处理；二值化深度神经网络模块，对MFCC模块预处理的语音特征进行识别以区分关键词和非关键词；所述二值化深度神经网络模块包括依次连接的输入层、全连接层FC1、全连接层FC2、全连接层FC3、归一化层、一维卷积层Conv1D、最大池化层Maxpool、输出层。与传统BNN相比，本发明对语音识别的结果处理过程进行增强；同时本发明通过利用连续语音帧之间的时间相关性，对神经网络的初步预测概率输出进行平滑等处理，有效提高了关键词识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114650058A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210368340.4
申请日：2022-04-08
Applicant: 福州大学
IPC: H03M1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于BBPD模块实现自校准的时间交织FLASH ADC电路，包括电压时间转换器VTC、Bang‑Bang鉴相器BBPD、时钟、电荷泵CP、低通滤波器LPF、环形振荡器RVCO、RSG电路和多路选择器MUX，输入信号先由VTC进行采样，其输出输送到BBPD，BBPD检测脉宽信号与时钟之间的相位误差，将相位误差信息转化为UP或DOWN信号，UP或DOWN信号控制CP对LPF进行充放电，LPF输出至RVCO的电压发生变化，导致RVCO的振荡角频率和相位随之变化，进而输出经过校准后的时钟，校准后的时钟重新回到VTC进行采样，经过量化器得到校准后的输出。该电路结构简单，功耗低。
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公开(公告)号：CN109547030B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201811439185.0
申请日：2018-11-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脉宽调制的随机解调采样方法。采用比较器与计数器，代替传统的ADC，完成观测矩阵所要实现的功能；PN序列控制的锯齿状调制信号，通过比较器调制输入信号，而产生PWM波，其作为计数器的计数信号，控制计数器计数；通过这些步骤，实现了将输入信号的幅度信息转换成了时间信息。与传统的压缩采样系统对比，本系统采用了数字编码的方式，其稳定性大大提升；由于本发明系统稳定性高，功耗低，体积小，在低成本的采集设备，医疗器械及便携式终端等有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN109032561A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810801889.1
申请日：2018-07-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F7/501
CPC classification number: G06F7/501
Abstract: 本发明涉及一种进位旁路输出为进位选择的可逆逻辑加法器电路，包括FG门电路、TOF门电路、第一DPG门电路、第二DPG门电路、第三DPG门电路、第四DPG门电路、第一HNG门电路、第二HNG门电路、第三HNG门电路、第四HNG门电路、第五HNG门电路、第六HNG门电路、第七HNG门电路、第八HNG门电路、第一Fediken门电路、第二Fediken门电路、第三Fediken门电路、第四Fediken门电路、第五Fediken门电路、以及第六Fediken门电路。本发明能够实现减少垃圾输出，减少常量输入，以及减少可逆门数。
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