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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的动态低频采样智能波形分析仪的设计方法，包括：1、通过动态低频采样模块的内置高精度模数转换器对待测波形进行采样、量化和编码，得到高精度波形数据集；2、采样后，将采样结果作为动态低频波形数据集；3、设计波形高精度拟合人工智能训练模型的网络结构，对波形高精度拟合人工智能训练模型训练；4、基于ARM端和FPGA端设计高性能异构加速模块。本发明在实现数据采样仪器智能化的同时，也使人工智能技术进一步边缘化。此外，仪器具有小型化设计，便于携带和操作。通过优化能耗，该仪器适用于各种波形类型，无需进行额外的波形限制，使其在广泛的应用场景中表现出卓越的性能和可靠性。
主权项：1.一种基于人工智能的动态低频采样智能波形分析仪的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、通过动态低频采样模块的内置高精度模数转换器对待测波形进行采样、量化和编码，得到高精度波形数据集；步骤2、通过动态低频采样模块对高精度波形数据集进行采样，将采样结果作为动态低频波形数据集；步骤3、设计波形高精度拟合人工智能训练模型的网络结构，采用动态低频波形数据集作为模型的输入数据，高精度波形数据集用作模型的预测对比；使用高精度波形数据集和动态低频波形数据集进行模型的有监督训练，得到训练完成的波形高精度拟合人工智能训练模型；步骤4、基于ARM端和FPGA端设计高性能异构加速模块，在FPGA端进行波形高精度拟合人工智能训练模型网络结构的部署，通过将波形高精度拟合人工智能训练模型中的前向推理中的数学算子综合成数字硬件门电路的形式对数据进行计算；在ARM端进行数据的调度和响应，负责对动态低频采样模块的数据进行存储和卸载给FPGA端作为数据输入和读取FPGA端的推理后的高精度波形数据和解析函数参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于人工智能的动态低频采样智能波形分析仪的设计方法
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