作者：张晋博; 丁传红神经网络模数转换电路误差源动态识别数字信号存储系统设计
摘要：为提升信号识别电路的电量采集精度,实现理想状态下的电力误差校准,设计基于神经网络的模数转换电路动态误差源识别系统。以CNN神经网络作为模数转换电路的物理依赖环境,通过合理选取动态识别元件的方式,实现误差源识别系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,将模拟电流转化成数字信号,再将其完整存储于系统数据库中,利用既定数学运算公式对已存储的数字信号进行识别精度提纯处理,实现误差源识别系统的软件运行环境搭建,联合相关硬件执行设备,完成基于神经网络的模数转换电路动态误差源识别系统设计。实际应用结果表明,在加压环境下,新型误差源识别系统的电量采集精度达到90%,单位时间内的信号识别量超过7.5×10^9TB,理想状态下信号识别电路的电力误差校准能力得到有效保障。
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