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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于全连接神经网络的TI-ADC失配误差校准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：CN116155283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310143328.8，技术领域涉及：H03M1/10；该发明授权基于全连接神经网络的TI-ADC失配误差校准方法是由彭析竹;米奕杭;张耘凡;唐鹤设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全连接神经网络的TI-ADC失配误差校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全连接神经网络的TI‑ADC失配误差校准方法。首先建立TI‑ADC失配误差模型，产生带有误差的信号数据，利用此数据构建神经网络训练数据集；然后搭建全连接神经网络，并利用训练数据集对其进行训练，得到训练后的神经网络；之后利用误差模型生成带失配误差的TI‑ADC信号对训练后的神经网络进行测试，对其输出进行快速傅里叶变换得到频谱图和性能指标；根据测试结果，调整网络训练参数，包括训练迭代次数、数据批处理大小、损失函数种类、训练优化器、学习率等，再次对神经网络进行训练；反复进行训练，直到测试结果达到预期目标；本发明算法新颖，流程简单，能够有效提升TI‑ADC的整体性能。

本发明授权基于全连接神经网络的TI-ADC失配误差校准方法在权利要求书中公布了：1.基于全连接神经网络的TI-ADC失配误差校准方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立TI-ADC失配误差模型为： Se＝amp×sin2πft+Eg×sin2πfsN×k±ft+Eo×sin2πfsN×kt+Et×sin2πfsN×k±ft 其中，amp为信号幅值，f为信号频率，t为采样时间，Eg表示增益失配误差造成杂波的幅值大小，Eo表示失调失配误差造成杂波的幅值大小，Et表示时间失配误差造成杂波的幅值大小，fs为TI-ADC的采样频率，N为通道数； S2、构建训练数据集： 基于建立的TI-ADC失配误差模型，设定参数amp、f、N、k、Eg、Eo、Et的值，选取多个采样时间点t，得到在时间上连续的多个信号数据点，作为输入数据集的一个数据样本，通过随机多个参数，获取多个数据样本构成训练数据集； S3、建构全连接神经网络，包括一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，相邻网络层之间的神经元互相进行连接； S4、利用构建的训练数据集对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络； S5、对训练好的神经网络的性能进行测试，具体为利用S1的方法生成包含误差的TI-ADC测试信号，将测试信号输入训练好的神经网络后，对神经网络的输出进行FFT处理后得到信号频谱图，根据信号频谱图计算评判指标，根据设定的标准进行评判后得出神经网络的性能，若神经网络的性能达到预期目标，则进入S7，否则进入S6； S6、对神经网络进行优化，即对训练参数进行调整，回到S4； S7、利用训练好的神经网络进行TI-ADC的失配误差校准。

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