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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种低复杂度的ADC校准方法及系统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：CN119788073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510228114.X，技术领域涉及：H03M1/10；该发明授权一种低复杂度的ADC校准方法及系统是由刘艳;郑海永;郭宗辉设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低复杂度的ADC校准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及ADC校准技术领域，具体公开了一种低复杂度的ADC校准方法及系统，其构建了ADC校准模型（VICNN），VICNN包括卷积网络、全连接网络；卷积网络包括第一至第P卷积分支，分别用于对输入的ADC数字采样值采用一阶至P阶Volterra卷积核进行卷积，得到P个误差特征，P≥3；全连接网络用于对P个误差特征进行整合，得到总误差特征。本发明构建的VICNN以简化的结构高效提取ADC数字采样值固有的非线性特征，同时显著规避了直接求解Volterra核的难题，实现了精确的非线性表示以及跨不同阶次的自适应学习，实现了与现有基于神经网络的方法相当的ADC校准性能，且显著降低了计算复杂度。

本发明授权一种低复杂度的ADC校准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低复杂度的ADC校准方法，其特征在于，包括步骤：构建用于ADC校准的训练集和测试集；构建ADC校准模型，所述ADC校准模型包括卷积网络、全连接网络；所述卷积网络包括第一卷积分支、第二卷积分支至第P卷积分支，分别用于对输入的ADC数字采样值采用一阶Volterra卷积核、二阶Volterra卷积核至P阶Volterra卷积核进行卷积，得到P个误差特征，P≥3；所述全连接网络用于对P个误差特征进行整合，得到总误差特征；一阶Volterra卷积核至P阶Volterra卷积核分别建模ADC数字采样值的一阶非线性误差至P阶非线性误差；每一个卷积分支采用多通道输入，每一个卷积分支的卷积结果建模为该卷积分支的所有通道的卷积结果相拼接；第p卷积分支的第c个通道的卷积结果计算为，表示第p卷积分支所采用的p阶Volterra卷积核，xc代表该卷积分支的第c个通道的输入信号，p=1,2,…,P，c=1,2,…,C，C是第p卷积分支的通道数；第p卷积分支的所有通道采用相同数量的p阶Volterra卷积核，第p卷积分支的每个通道所采用的p阶Volterra卷积核的数量与p阶Volterra核的记忆深度相匹配；1阶Volterra卷积核的尺寸最大；第1卷积分支至第P卷积分支的通道数量逐步增大；将所述总误差特征与输入的ADC数字采样值进行相减，得到校准后的ADC数字采样值进行输出；采用所述训练集对所述ADC校准模型进行训练以及采用所述测试集对训练后的所述ADC校准模型进行测试；在训练过程中，获取各Volterra卷积核的最优参数；采用测试完成的ADC校准模型对待校准的ADC数字采样值进行校准，输出校准后的ADC数字采样值。

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