基于深度学习的SARADC校准方法

本发明涉及集成电路，具体为基于深度学习的sar adc校准方法。

背景技术：

1、现代电子系统大多处理数字信号，实际生活中得到的信息往往是模拟信号，因此需要模数转换器adc作为桥梁，将现实世界的模拟量转换为电子系统能够处理的数字量，随着制造工艺和程序算法的不断迭代，电子系统能够处理的信息量越来越大，处理的速度越来越快，所以人们对高性能的需求也变得越来越大，由于工艺偏差产生电容的不匹配导致adc量化结果非线性，从而影响了adc精度。

2、但现有技术中，目前对于sar adc校准的算法复杂，硬件资源消耗大，在进行校准过程中消耗时间较长，校准速度慢，无法满足对高精度sar adc的要求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于深度学习的sar adc校准方法，以解决上述背景技术提出的对于目前对于sar adc校准的算法复杂，硬件资源消耗大，在进行校准过程中消耗时间较长，校准速度慢，无法满足对高精度sar adc的要求的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于深度学习的sar adc校准方法，包括以下步骤：

3、s1、数据采集：采集一定数量的adc输入输出数据，包括输入信号和对应的adc输出码字；

4、s2、数据预处理：对采集的数据进行预处理，包括去噪、归一化和特征提取；

5、s3、构建深度学习模型：基于卷积神经网络建立深度学习模型，学习输入信号和输出码字之间的映射关系；

6、s4、模型训练及验证：使用预处理后的数据集来训练深度学习模型，优化模型参数以最大程度地准确地预测adc输出码字，训练完成后，对模型进行验证，验证其在新数据上的准确性和泛化能力

7、s5、自动校准：将训练好的深度学习模型进行sar adc校准；

8、s6、模型优化和更新：根据实时采集的数据对深度学习模型进行优化和更新，以适应adc性能的变化和优化校准效果。

9、优选的，在步骤s1中，所述数据采集包括以下步骤：

10、s11、使用adc采集真实信号，并记录对应的输入信号和输出码；

11、s12、如果无法获取真实信号，可以使用模拟信号生成器产生各种类型的输入信号，并将其输入到adc中进行采样；

12、s13、对于每个采集的数据样本，记录输入信号的特征和对应的adc输出码字，信号特征包括幅度和频率；

13、s14、对采集到的数据进行存储和管理，确保数据的完整性和安全性。

14、优选的，在步骤s14中，所述数据存储根据分布式计算的方法设置数据存储架构，将采集的adc输入输出数据通过系统分布式搜索处理，进行信息多维度调整操作，构建匹配矩阵如下：

15、

16、式中，k为匹配参数；l为存储条件；xnn为矩阵内参数；δ为系统搜索条件。

17、优选的，在步骤s2中，所述数据预处理包括以下步骤：

18、s21、对采集数据进行清洗，检查数据是否存在缺失值、异常值或错误值，并进行相应的处理；

19、s22、对输入数据进行归一化或z-score标准化处理，将不同特征的数值范围缩放到相似的区间；

20、s23、使用特征选择或降维方法来减少高维数据特征的数量；

21、s24、将经过预处理后的数据保存为新的文件。

22、优选的，在步骤s3中，所述构建深度学习模型包括以下步骤：

23、s31、将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中70％的数据用于训练，10％的数据用于验证，20％的数据用于测试；

24、s32、建立卷积神经网络深度学习模型，包括输入层、隐藏层和输出层。

25、优选的，在步骤s32中，所述输入层负责接收待校准的数据，所述隐藏层负责处理数据，所述输出层对隐藏层输出的数据进行处理并输出，输入数据与权重累加求和运算后加入偏移量θ，传递给激活函数f，可表示为；

26、

27、式中，y为输出结果，w为神经元的初始化权重，x为输入层传入的数据即待校准输出的数据，f为激活函数。

28、优选的，在步骤s4中，所述模型训练及验证的流程为：首先使用训练集数据对深度学习模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数，然后使用验证集对训练好的模型进行验证，评估模型的性能和泛化能力，然后调整模型结构和超参数，根据验证集的结果对模型进行调优，使用测试集对最终确定的模型进行测试，评估模型在新数据上的表现，检验模型的实际效果。

29、优选的，在步骤s5中，所述自动校准的流程为：在模型训练完成后，提取深度学习模型中的参数作为sar adc的校准参数，将提取得到的校准参数应用到sar adc中，通过输入信号和深度学习模型预测的输出码字之间的差异，可以对adc进行校准调整，以实现自动校准的目的。

30、优选的，在步骤s6中，所述模型优化和更新包括以下步骤：

31、s61、获取实时采集的数据并对最新数据进行预处理；

32、s62、利用最新数据对当前模型进行评估，包括性能指标的分析和模型的局限性；

33、s63、根据评估结果对模型参数进行微调、重新训练模型和增加新的数据特征；

34、s64、将优化和更新后的模型部署到实际校准应用中。

35、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

36、本方法中，通过采集adc输入输出数据，建立卷积神经网络深度学习模型利用采集数据进行训练，利用训练好的模型进行实际sar adc的应用，提取深度学习模型中的参数作为sar adc的校准参数，通过输入信号和深度学习模型预测的输出码字之间的差异，可以对adc进行校准调整，以实现自动校准，可以更好地适应adc的非线性特性和误差分布，提高校准的准确性和效率，同时，深度学习模型可以在实际应用中进行在线学习和调整，使得校准过程更加灵活和自适应，满足高精度sar adc复杂环境下的快速校准。

技术特征：

1.基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s1中，所述数据采集包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s14中，所述数据存储根据分布式计算的方法设置数据存储架构，将采集的adc输入输出数据通过系统分布式搜索处理，进行信息多维度调整操作，构建匹配矩阵如下：

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s2中，所述数据预处理包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s3中，所述构建深度学习模型包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s32中，所述输入层负责接收待校准的数据，所述隐藏层负责处理数据，所述输出层对隐藏层输出的数据进行处理并输出，输入数据与权重累加求和运算后加入偏移量θ，传递给激活函数f，可表示为；

7.根据权利要求1所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s4中，所述模型训练及验证的流程为：首先使用训练集数据对深度学习模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数，然后使用验证集对训练好的模型进行验证，评估模型的性能和泛化能力，然后调整模型结构和超参数，根据验证集的结果对模型进行调优，使用测试集对最终确定的模型进行测试，评估模型在新数据上的表现，检验模型的实际效果。

8.根据权利要求1所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s5中，所述自动校准的流程为：在模型训练完成后，提取深度学习模型中的参数作为sar adc的校准参数，将提取得到的校准参数应用到sar adc中，通过输入信号和深度学习模型预测的输出码字之间的差异，可以对adc进行校准调整，以实现自动校准的目的。

9.根据权利要求1所述的基于深度学习的sar adc校准方法，其特征在于，在步骤s6中，所述模型优化和更新包括以下步骤：

技术总结
本发明公开了基于深度学习的SAR ADC校准方法，包括以下步骤：S1、数据采集；S2、数据预处理；S3、构建深度学习模型；S4、模型训练及验证；S5、自动校准；S6、模型优化和更新。本发明通过采集ADC输入输出数据，建立卷积神经网络深度学习模型进行实际SAR ADC的应用，通过输入信号和深度学习模型预测的输出码字之间的差异，可以对ADC进行校准调整，以实现自动校准，可以更好地适应ADC的非线性特性和误差分布，提高校准的准确性和效率，同时，深度学习模型可以在实际应用中进行在线学习和调整，使得校准过程更加灵活和自适应，满足高精度SAR ADC复杂环境下的快速校准。

技术研发人员：李斌
受保护的技术使用者：湖南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12