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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于神经网络增强的异构通道架构的ADC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：CN119788079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411852055.5，技术领域涉及：H03M1/12；该发明授权一种基于神经网络增强的异构通道架构的ADC是由李龙;尹勇生;陈润徽;李嘉燊;宋宇鲲;邓红辉;陈红梅;吴洛天;李牡琦设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络增强的异构通道架构的ADC在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络增强的异构通道架构的ADC，涉及ADC设计的技术领域，该ADC包括：两路异构ADC通道、延时模块、神经网络电路和流式训练控制器；两路异构ADC通道分别为高速低精度通道和低速高精度通道，两通道连接至同一信号源；延时模块对两路通道输出数据进行延时和对齐处理，高速通道经延时后构成的多时间维度数据，将其与低速通道的单一时间维度数据对齐；神经网络电路将高速通道数据作为训练数据，低速通道数据作为标签数据，训练生成高速高精度的量化输出；流式训练控制器全局管理数据采集和批处理操作，通过下采样、时间偏移和批处理生成训练数据；本发明能够实现高速与高精度的结合，满足复杂信号处理需求。

本发明授权一种基于神经网络增强的异构通道架构的ADC在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络增强的异构通道架构的ADC，其特征在于，所述ADC包括：两路异构ADC通道、延时模块、神经网络电路、流式训练控制器； 两路异构ADC通道分别为高速低精度通道和低速高精度通道，两条通道分别为不同性能的ADC，两通道连接至同一信号源，高速低精度通道采样频率高于低速高精度通道，用于快速捕捉高频率信号的变化；低速高精度通道用于提供高精度量化数据作为基准； 延时模块连接在两路异构ADC通道的输出后，对两路输出数据进行延时和对齐处理，其中，高速低精度通道经过延迟处理后形成多时间维度数据，与低速高精度通道的单一时间维度数据对齐； 神经网络电路由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层神经元数量与输入数据的特征维度一致，隐藏层神经元数量可调，输出层的神经元数量为1，前后层的节点间全部互联；神经网络电路通过训练融合高速低精度通道和低速高精度通道的优点，以高速低精度通道的输出作为训练数据，低速高精度通道的输出作为标签数据，在训练过程中调整权值和偏置，生成高速高精度的量化输出； 流式训练控制器用于全局控制两路异构ADC通道的数据采集、延时模块的对齐操作、以及神经网络电路的训练数据生成，其通过下采样、时间偏移和批处理操作生成训练数据； 所述流式训练控制器工作流程如下： S1、参数设定：设置高速低精度通道ADC的采样时钟频率fa和低速高精度通道ADC的采样时钟频率fb，并设置区间采集次数N，区间数为M； S2、区间下采样操作：在两个通道ADC采样时钟首次对齐后，以低速通道ADC的采样时钟为基准进行首次区间数据下采样，一共进行N次数据采集，每次采集多个时间维度的输出数据为训练数据，同时采集低速高精度通道ADC一个时间维度的输出数据为标签数据； S3、偏移操作：每完成一次区间下采样操作后，流式训练控制器对低速高精度通道的采样时钟进行一次时间偏移，偏移量为高速低精度通道时钟周期1fa，时间偏移后的低速高精度通道数据将与新的高速低精度数据进行下一次区间下采样操作； S4、批处理操作：以M次区间下采样操作作为一个批处理周期，每个批次包含N*M+1个标签数据以及对应的多时间维度训练数据，输入神经网络电路对其进行训练。

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