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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利一种基于神经网络自编码器的核脉冲信号处理架构及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117992394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410143817.8，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权一种基于神经网络自编码器的核脉冲信号处理架构及方法是由曾国强;樊纯頔;杨小峰;杨剑;胡传皓;顾民;何黎;卿松设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络自编码器的核脉冲信号处理架构及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络自编码器的核脉冲信号处理架构及方法，涉及核脉冲信号滤波技术领域。其中，架构包括依次连接的核脉冲信号预处理模块、SoC处理器和ZYNQ可编程片上系统；在SoC处理器中集成训练后的神经网络自编码器模型对原始信号依次进行滤波降噪处理，进而提取滤波降噪处理后的核脉冲信号的参数信息。本发明通过在SoC处理器中集成训练后的神经网络自编码器模型能够提高核脉冲信号的滤波降噪效果，同时降低滤波降噪处理后核脉冲信号的失真度。

本发明授权一种基于神经网络自编码器的核脉冲信号处理架构及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络自编码器的核脉冲信号处理架构，其特征在于，包括：依次连接的核脉冲信号预处理模块、SoC处理器和ZYNQ可编程片上系统；所述ZYNQ可编程片上系统与信号采集终端连接；所述核脉冲信号预处理模块用于对原始信号依次进行滤波处理、放大处理和电压偏置处理，在放大处理后的原始信号中存在核脉冲信号时，对电压偏置处理后的原始信号进行模数转换处理，得到待降噪核脉冲数字信号；所述原始信号为随机叠加有核脉冲信号的基线信号；所述SoC处理器集成有训练后的神经网络自编码器模型；所述SoC处理器用于将所述待降噪核脉冲数字信号加载到输入结构体变量中，将所述输入结构体变量输入到所述训练后的神经网络自编码器模型中得到滤波降噪处理后的核脉冲信号，将滤波降噪处理后的核脉冲信号缓存在输出结构体变量中，将输出结构体变量中滤波降噪处理后的核脉冲信号传输至所述ZYNQ可编程片上系统；所述训练后的神经网络自编码器模型是利用含噪核脉冲数字信号和无噪核脉冲数字信号对神经网络自编码器模型进行自监督训练后得到的；所述SoC处理器包括：第一CPU处理单元和NPU处理单元；所述第一CPU处理单元分别与所述核脉冲信号预处理模块、所述NPU处理单元和所述ZYNQ可编程片上系统连接；所述第一CPU处理单元用于将所述待降噪核脉冲数字信号加载到输入结构体变量；所述NPU处理单元集成有训练后的神经网络自编码器模型；所述NPU处理单元用于将所述输入结构体变量输入到所述训练后的神经网络自编码器模型中得到滤波降噪处理后的核脉冲信号，将滤波降噪处理后的核脉冲信号缓存在输出结构体变量中；所述第一CPU处理单元还用于将输出结构体变量中滤波降噪处理后的核脉冲信号传输至所述ZYNQ可编程片上系统；所述ZYNQ可编程片上系统集成有多种数字化算法；所述ZYNQ可编程片上系统用于利用多种所述数字化算法，提取滤波降噪处理后的核脉冲信号的参数信息，存储所述参数信息并将所述参数信息传输至所述信号采集终端。

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