申请/专利权人：深圳市尔英科技有限公司

申请日：2024-04-16

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118051409B

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06N3/08;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开

摘要：本发明涉及主板运行监控技术领域，具体涉及一种DDR5主板板载处理器的运行状态AI监测方法。本发明获取每种运行指标下的运行状态信号，进行多次延拓并分解；然后获取每次延拓后的每个运行状态信号的重构真实性，并获取每次延拓后每阶状态分量信号中的所有重要信号点，进而获取每次延拓后每个运行状态信号的延拓效果系数，确定每个运行状态信号的最佳延拓运行状态信号，从而通过预设监测模型监测识别处理器的运行状态。本发明通过分析每次延拓后信号的分解效果及各状态分量信号中重要信息点在延拓前后的变化情况，提高了对延拓后对端点效应的抑制效果的评估准确性，从而获取最佳延拓状态信号以提高降噪效果，准确监测处理器的运行状态。

主权项：1.一种DDR5主板板载处理器的运行状态AI监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取处理器在每种运行指标下的运行状态信号；根据预设延拓次数将每个所述运行状态信号进行延拓，并分解每次延拓后的每个运行状态信号，获取所有状态分量信号；在每次延拓后，在每个运行状态信号的不同阶所述状态分量信号间，根据分布特征的差异及相同时刻信号点的幅值差异，获取每次延拓后的每个运行状态信号的重构真实性；在每次延拓后，根据每个运行状态信号与对应所述状态分量信号间的频率差异，结合相同幅值信号点在所有所述状态分量信号中的分布情况，获取每阶所述状态分量信号中每类幅值信号点的筛选系数；根据所述筛选系数获取每次延拓后每阶所述状态分量信号中的所有重要信号点；根据每次延拓后相邻阶所述状态分量信号间的频率变化差异，及延拓前后同阶所述状态分量信号间的相同幅值的所述重要信号点的所述筛选系数的差异，结合每次延拓后每个运行状态信号的所述重构真实性，获取每次延拓后每个运行状态信号的延拓效果系数；根据所述延拓效果系数确定每个运行状态信号的最佳延拓运行状态信号，并对所有所述最佳延拓状态信号降噪；将降噪后的所有所述最佳延拓状态信号输入至预设监测模型进行监测识别；所述重构真实性的获取方法包括：在每次延拓后，在每个运行状态信号的每阶所述状态分量信号中，根据极值分布情况及能量密度，获取每个运行状态信号的每阶所述状态分量信号的分布特征值；根据重构真实性的计算公式获取每次延拓后每个运行状态信号的重构真实性；重构真实性的计算公式为： ；其中，为第次延拓后第个运行状态信号的重构真实性；为运行状态信号中不同阶状态分量信号间的两两组合序号；为运行状态信号中不同阶状态分量信号间的两两组合的总数量；为第次延拓后第个运行状态信号中第阶状态分量信号的分布特征值；为第次延拓后第个运行状态信号中第阶状态分量信号的分布特征值；为运行状态信号或状态分量信号中的信号点对应时刻的序号；为运行状态信号或状态分量信号中的信号点的总数量；为第次延拓后第个运行状态信号中第阶状态分量信号，在第个时刻下的信号点的幅值；为第次延拓后第个运行状态信号中第阶状态分量信号，在第个时刻下的信号点的幅值；所述分布特征值的获取方法包括：在每次延拓后，获取每个运行状态信号的每阶所述状态分量信号中的所有极值点，获取相邻极值点对应时刻间隔的均值，将极值点的总数量与所有相邻极值点对应时刻间隔的均值的比值，作为每阶所述状态分量信号的极值分布系数；在每次延拓后，获取每个运行状态信号的每阶所述状态分量信号的频谱信号，通过最小二乘法拟合所述频谱信号的频谱函数表达式，将每阶所述状态分量信号对应的所述频谱函数表达式进行积分后除以对应所述状态分量信号的频谱信号长度，得到每阶所述状态分量信号的能量密度系数；将每阶所述状态分量信号的所述极值分布系数与所述能量密度系数的乘积，作为分布特征值。

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权利要求：

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