[发明专利]一种基于神经网络的频率识别系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的频率识别系统，其特征在于：包括神经网络模块、采样模块、多路复用器和监督学习信息采集模块；

所述采样模块有两个输入信号：采样时钟fclk和被采样信号fin，采样模块将采集的fin转换成一串由0和1构成的序列Serial data，即神经网络模块能进行处理的信号并输出；其输出接神经网络模块的输入；

所述监督学习信息采集模块有两个与采样模块相同的输入信号：采样时钟fclk和被采样信号fin；其输出信号为fin所在初略范围目标编码Cbit，与神经网络模块的输入相连；采用二分查找的方式，确定fin对应的Cbit，为神经网络模块提供训练目标，通过控制器实时对神经网络模块的训练与输出进行对比与监督；

所述神经网络模块，有两个输入信号：由采样模块输出的Serial data和监督学习信息采集模块输出的Cbit；有两个使能端EN_TRAIN和EN_OUT，用于切换神经网络模块的工作状态；其输出信号为神经网络模块训练完成后的目标输出Train；并通过控制器与神经网络进行数据通信，显示训练进程和准确率；神经网络模块的输出接多路复用器的输入S2；

所述多路复用器有两个输入信号：S1和S2，其中S1的输入信号由外部提供记为DataIn，S2的输入信号为Train；有一个使能端EN和一个信号选择端Con，当Con＝1时选择S1，实现对目标编码的外部写入，当Con＝0时选择S2，由神经网络模块写入进行选择；其输出信号为最终的输出Cbit。

2.如权利要求1所述基于神经网络的频率识别系统，其特征在于：

所述神经网络模块在EN-TRAIN使能时，将采样模块得到的serial data和Cbit同时输入到神经网络模块当中，其中serial data主要包含信息为：上升沿位置、下降沿位置和当前频率所在的位置，Cbit数据用于最终检验网络是否训练出有效结果；当满足监督学习后正确率的要求时，EN-OUT使能，输出最终的目标输出。

3.如权利要求1所述基于神经网络的频率识别系统，其特征在于：所述神经网络为循环神经网络，采用的模型是长短时记忆模型LSTM。