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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明涉及ADC校准技术领域，具体公开了一种TIADC静态‑动态误差联合校准方法及系统，首先生成理想无误差的TIADC信号以及模拟TIADC的动态误差和静态误差生成含误差TIADC信号以构建数据集，然后基于神经网络构建TIADC联合误差校准模型，该TIADC联合误差校准模型主要包括误差提取网络和误差拟合网络，分别用于提取静态‑动态误差特征和对误差特征进行拟合，有效地学习高速ADC输出序列的局部特征和长期统计特性，并通过反向传播训练，从而实现动态和静态误差的联合校准。与传统校准方法及现有基于ML的校准方法相比，本发明扩充了TIADC校准的误差范围，具有更好的校准性能。

主权项：1.一种TIADC静态-动态误差联合校准方法，其特征在于，包括步骤：S1、构建理想TIADC模型和非理想TIADC模型，所述非理想TIADC模型中模拟了TIADC的各种静态误差和动态误差，所述理想TIADC模型中无误差；S2、利用所述理想TIADC模型生成理想TIADC信号，利用所述非理想TIADC模型生成含误差TIADC信号；对所述理想TIADC信号和所述含误差TIADC信号进行预处理后构建数据集；将所述数据集划分为训练集和测试集；S3、基于神经网络构建用于一次性校准静态、动态误差的TIADC联合误差校准模型；所述TIADC联合误差校准模型包括误差提取网络、误差拟合网络和信号输出模块，所述误差提取网络从输入样本中提取局部细节相关的静态误差特征以及通过样本长序列提取得到信号频率相关的动态误差特征，并将得到的静态误差特征和动态误差特征输入所述误差拟合网络；所述误差拟合网络根据所述静态误差特征和动态误差特征拟合出对应的统计误差；所述信号输出模块用于将所述输入样本和所述统计误差进行相减得到校准后的输出信号；S4、采用所述训练集对所述TIADC联合误差校准模型进行训练，训练过程中以最小化所述输出信号与所述理想TIADC信号之间的差异为训练目标；S5、采用所述测试集对训练完成的所述TIADC联合误差校准模型进行测试，判断所述TIADC联合误差校准模型是否达到需求，若是则以当前的所述TIADC联合误差校准模型进行TIADC校准，若否则对所述TIADC联合误差校准模型进行优化并进行重新训练及测试。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国海洋大学 一种TIADC静态-动态误差联合校准方法及系统