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[发明专利]一种有两种载流子导电的超结功率MOSFET-CN201810137190.X有效
发明人：林智;袁琦;韩姝;胡盛东;周建林;唐枋;周喜川 -专利权人：重庆大学
申请日： 2018-02-10 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： H01L29/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种超结功率MOSFET，属于半导体功率器件技术领域，其具有第一种导电类型的MOSFET及第二种导电类型的双极结型晶体管，并通过第一种导电类型的MOSFET及受所述MOSFET驱动的第二种导电类型的双极结型晶体管使第一种导电类型和第二种导电类型的载流子分别在所述半导体第一漂移区和所述半导体第二漂移区中流动，同时通过所述半导体少子阻挡区阻挡第二种导电类型的载流子进入所述半导体第一漂移区中，从而避免在所述耐压层中形成电导调制。本发明达到了在超结MOSFET中实现了两种载流子同时参与导电且保证同时不形成电导调制的目的。
一种有两种载流子导电功率 mosfet

[发明专利]基于地址译码的压缩感知视频图像采集电路-CN201710216185.3有效
发明人： 周喜川;谭跃;任丰博;徐埌;赵昕;唐枋;胡盛东;林智 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-04-01 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：本发明公开了的基于地址译码的压缩感知视频图像采集电路，包括传感器模块、模拟选通器和ADC单元；及矩阵参数配置、地址译码器、时序控制器、存储RAM和加法器；传感器模块将采集的数据信号输入到模拟选通器中，地址译码器将片选控制信号输入到模拟选通器，模拟选通器在片选控制信号的作用下将采集的数据信号送入ADC单元，加法器接收从ADC单元输入的数据信号；存储RAM在时序控制器的作用将片选控制信号作为地址信号输入到地址译码器中；本发明提供的电路利用高度稀疏性采样矩阵进行压缩感知采集，突破了传统压缩感知在随机采样矩阵RAM大以及冗余ADC数量多的问题，可大大减少RAM的大小以及ADC的数量；具有高度可配置性。
基于地址译码压缩感知视频图像采集电路

[发明专利]一种基于二值化递归神经网络的语音识别方法-CN201910310341.1在审
发明人：李坤平;张帅;周喜川 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于二值化递归神经网络的语音识别方法，属于人工智能领域。该方法包括：S1：语音录入，向量化音频；S2：构建二值化递归神经网络模型，并对向量化后的音频进行解码和编码；S3：输出编码后的音频，即输出文字化的音频。所述二值化递归神经网络模型包括二值化单层单向RNN模型、二值化双向RNN模型和二值化双向LSTM模型等网络结构。本发明提高应用模型精度的同时保持二值化网络在速度和能耗方面的优势；使得在嵌入式设备上实现在自然语言处理和语音处理应用场景下性能较好的LSTM/RNN模型成为可能。
二值化递归神经网络语音识别人工智能领域自然语言处理嵌入式设备解码输出编码输出文字网络结构应用场景应用模型语音处理向量化单层对向构建录入能耗量化语音网络

[发明专利]应用于血氧检测的高线性动态范围光电传感器-CN201610675216.7有效
发明人：唐枋;叶楷;舒洲;周喜川;胡盛东;甘平;李世平;殷鹏;陈卓;陈银晖;谭跃;王忠杰;黄莎琳;李明东;夏迎军 -专利权人：重庆湃芯微电子有限公司
申请日： 2016-08-16 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： H03F1/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种应用于血氧检测的高线性动态范围光电传感器，包括差分运算放大器A₁、差分运算放大器A_au、光电二极管阵列PD、电流镜和脉冲频率调制器PFM；所述电流镜包括NMOS管M1、NMOS管M2、NMOS管M3和NMOS管M4。本发明提出了将光电二极管零偏，并通过放大器监控机制调节放大器失调电压接近于0的技术，实现了在芯片上仅采用单个光电二极管就能满足高动态线性范围的需求，大大减小了光电传感器芯片的面积，节约了成本，同时性能也显著提高，适合于高精度的血氧检测仪系统之中。
应用于检测线性动态范围光电传感器

[发明专利]一种基于天线效应的片上指纹电路及其ID产生单元-CN201610363759.5有效
发明人：唐枋;曾广旺;李世平;周喜川;胡盛东;甘平;叶楷;舒洲;陈卓;殷鹏;王忠杰;黄莎琳;李明东 -专利权人：深圳华视微电子有限公司
申请日： 2016-05-26 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及了一种基于天线效应的片上指纹电路及其ID产生单元，该ID产生单元包括电阻及分别为N沟道型的第一MOS管、第二MOS管、第三MOS管、第四MOS管和第五MOS管，其中，第一MOS管的栅极及第五MOS管的栅极、源极和漏极均接高电平，第一MOS管的源极、漏极及第二MOS管的漏极分别接第三MOS管的栅极，第二MOS管的栅极和源极接地，第三MOS管的源极接地，第三MOS管的漏极接第四MOS管的漏极，第四MOS管的栅极为该ID产生单元的高电平选中端，第四MOS管的源极连接电阻的一端，电阻的另一端为该ID产生单元的输出端，而且，第一MOS管的栅极和第五MOS管的栅极在芯片生成过程中受天线效应随机地击穿。实施本发明的技术方案，降低了电路的面积。
一种基于天线效应指纹电路及其 id 产生单元

[发明专利]一种基于多特征低秩表示融合的SAR目标识别方法-CN201811239137.7在审
发明人：张新征;王亦坚;王娟;伍志林;周喜川;朱宇;徐浩;刘磊 -专利权人：重庆大学
申请日： 2018-10-23 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征低秩表示融合的SAR目标识别方法，将低秩表示模型应用到SAR配置下的目标识别问题中，利用多特征低秩表示联合识别SAR目标，提高了识别精度，此外，本发明还提出了一种新的两级融合策略，这一融合策略充分挖掘了SAR图像的多方位相关性和多特征对识别的贡献，并且两级决策融合进一步提高了所提出方法的鲁棒性。
低秩目标识别融合策略融合表示模型两级决策鲁棒性两级挖掘配置应用联合

[发明专利]一种无需稳定性补偿的两级全差分放大器-CN201710123842.X有效
发明人：唐枋;李明东;叶楷;殷鹏;陈卓;舒洲;李世平;王忠杰;黄莎琳;周喜川;胡盛东;甘平 -专利权人：重庆湃芯入微科技有限公司
申请日： 2017-03-03 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： H03F3/45 文献下载
摘要：本发明公开了无需稳定性补偿的两级全差分放大器，包括具有两个输出端的第一级电路和具有两个输入端的第二级电路，所述第一级电路包括MOS管M9～MOS管M15；M10和M11是输入对管，M12到M15是第一级的负载，其中M12和M15并联，M13和M14并联，从第一级的输出端看进去可以知道第一级的输出阻抗约为1/g_m5(或1/g_m6)，在静态电流一定的情况下，可以通过调节M12和M13的管子尺寸大小来调节流过M14和M15的电流从而调节g_m5和g_m6，从而调节输出阻抗，本发明可以在保持主极点即第二级输出端的极点稳定的情况下通过调节次级极点的位置来调节相位裕度从而提高电路稳定性。
一种无需稳定性补偿两级差分放大器

[发明专利]与温度和电源电压弱相关的延迟电路-CN201610675969.8有效
发明人：唐枋;舒洲;叶楷;周喜川;胡盛东;甘平;李世平;殷鹏;陈卓;李明东;王忠杰;黄莎琳;夏迎军;谭跃 -专利权人：重庆湃芯入微科技有限公司
申请日： 2016-08-16 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： H03K5/134 文献下载
摘要：本发明公开了一种与温度和电源电压弱相关的延迟电路，包括依次连接的前置放大器Aau1、迟滞比较器CMP1、参考电流源、前置放大器Aau2和迟滞比较器CMP2，在迟滞比较器CMP1与延迟电路间连接一个第一电压缓冲器，在迟滞比较器CMP2的输出端连接一个第二电压缓冲器。本发明在温度和电压变化的较大的情况下，能保证延时电路的延时几乎不受影响。普通的延时电路的延迟时间都是随着工艺，电压，温度变化而有较大的变化，尤其是受温度影响较大，而本发明采用的温度系数非常小的片上电阻，很好抑制了温度的干扰。
温度电源电压相关延迟电路

[发明专利]一种基于电阻热噪声的真随机数发生器-CN201610346245.9有效
发明人：唐枋;曾广旺;舒洲;叶楷;周喜川;胡盛东;甘平;李世平;殷鹏;陈卓;陈银晖;谭跃;王忠杰;黄莎琳;李明东 -专利权人：深圳华视微电子有限公司
申请日： 2016-05-23 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06F7/58 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于电阻热噪声的真随机数发生器，其中，反馈电阻R3和第一反相器构成第一单级放大器，反馈电阻R4和第二反相器构成另第二单级放大器，第一单级放大器和第二单级放大器用于热噪声源的电压放大，第二反相器输出带有热噪声源噪声信息的电压信号；比较器通过比较热噪声源噪声信息的电压信号与参考电压，在比较器的输出端输出随机信号。本发明相对于传统的基于热噪声的真随机数发生器的改进之处在于采用CMOS单级放大器，没有采用传统的低噪声放大器，因此设计结构简单，而且放大倍数高，稳定性好，并可以有效的节约芯片面积，降低功耗。
一种基于电阻噪声随机数发生器

[发明专利]一种深度学习多层神经网络的实现方法-CN201510237437.1有效
发明人：秦凯;周喜川;余磊;李胜力;谭跃;胡盛东;唐枋 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2015-05-12 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明属于神经网络模型设计技术领域，具体涉及一种深度学习多层神经网络的实现方法。本发明的方法首先采用数字电路构建单层神经网络，之后将上一单层神经网络的输出作为下一单层神经网络的输入，采用串联的形式构建多层神经网络。本发明的方法解决了现有方法仅能构建浅层神经网络的技术问题，面向深度学习，建立了多层的神经网络硬件模型，通过脉冲大小实现信息传递，其模拟的神经元更加接近实际神经元。
一种深度学习多层神经网络实现方法

[发明专利]一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法-CN201710787546.X在审
发明人： 周喜川;杨帆;赵昕;谭跃;徐埌;唐枋;胡盛东;林智 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-09-04 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法，所述方法包括预先获取超声造影模态数据和多普勒彩色超声模态数据；对所述超声造影模态数据和所述多普勒彩色超声模态数据进行预处理；对经过预处理的超声造影模态数据进行特征学习，以确定造影剂微泡的活动特征；对经过预处理的多普勒彩色超声模态数据进行特征学习，以确定不同的组织结构特征；将所述造影剂微泡的活动特征以及所述组织结构特征输入多模态分类器中，以通过所述多模态分类器输出肿瘤组织的识别结果。本发明提供的基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法，能够实现肿瘤组织的检测，有效地降低假阴性率和假阳性率。
一种基于多模态分类超声造影肿瘤识别方法

[发明专利]一种基于变换域联合稀疏表示的图像重构方法-CN201710506363.6在审
发明人：刘书君;沈晓东;曹建鑫;杨婷;唐明春;周喜川 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变换域联合稀疏表示的图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种将变换域稀疏表示与联合稀疏约束相结合的图像重构方法。首先通过相似图像块匹配寻找相似图像块集合，并在变换域对相似图像块集合进行小波和离散余弦变换，得到稀疏系数，然后通过非局部加权平均和最大后验概率的贝叶斯估计来分别求得稀疏系数的非局部估计值和联合约束参数，最后利用伯格曼迭代算法来对稀疏模型进行高效求解得出最终估计结果；本发明对变换域的稀疏系数进行联合稀疏约束，使得到的图像能保留更多细节的同时更有效地还原真实图像丢失的信息，使图像整体效果更接近真实图像，因此可用于图像修复和去模糊。
一种基于变换联合稀疏表示图像方法

[发明专利]一种基于排序联合稀疏表示的SAR图像降斑方法-CN201710506964.7在审
发明人：刘书君;沈晓东;曹建鑫;张奎;周喜川;李正周 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于排序联合稀疏表示的SAR图像降斑方法，属于数字图像处理技术领域。它首先对图像块进行相似度排序以获得图像块序列，然后利用图像块序列得到的结构组建立联合稀疏表示模型，再通过非局部加权平均估计该模型中所需的非局部稀疏系数与正则化参数，并利用分离伯格曼迭代算法对模型进行循环迭代求解，最后将估计出的稀疏系数重构出降斑后的SAR图像；本发明通过对图像块相似度进行排序，简化了整个过程中对相似图像块的比较，并对稀疏系数进行联合约束，使得到的图像保留在更多细节的同时有效的避免结构组稀疏表示所产生的伪影现象，使得降斑后图像的整体效果更接近真实图像，更易于目标识别，因此可用于SAR图像降斑。
一种基于排序联合稀疏表示 sar 图像方法

[发明专利]一种基于深度学习的超声造影肿瘤自动识别与检测方法-CN201710219065.9在审
发明人： 周喜川;杨帆;冯玉洁;谭跃;李胜力;李坤平;赵昕;刘念;徐埌 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-04-05 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的超声造影肿瘤自动识别与检测方法，包括以下步骤获取目标区域的特征视频数据；对所述特征视频数据进行数据预处理将预处理后的特征视频数据进行分块得到若干视频块；将视频块作输入到3D卷积神经网络中进行数据处理得到特征图层；将特征图层输入到全连接层中进行特征分类，最终判断分类是否为肿瘤。本发明提供的方法，利用3D卷积神经网络，能有效提取超声造影视频数据帧内与帧间的时间空间有效血流特征，并基于肿瘤组织与正常组织的差异性，结合了视频数据的时空特性，使用了3DCNN算法进行肿瘤分割，实现肿瘤组织的检测，比传统机器学习算法取得了更好的分割准确率。
一种基于深度学习超声造影肿瘤自动识别检测方法

[发明专利]低相位噪声电感电容压控振荡器-CN201710124164.9在审
发明人：唐枋;叶楷;殷鹏;陈卓;舒洲;李世平;王忠杰;黄莎琳;李明东;夏迎军;周喜川;胡盛东;甘平 -专利权人：重庆湃芯微电子有限公司
申请日： 2017-03-03 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： H03B1/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种低相位噪声电感电容压控振荡器，包括PMOS管MP1、PMOS管MP2、MOS管M1、电感L、可变电容c1、可变电容c2、电容c3、电容c4、NMOS管MN1和NMOS管MN2，其中，电容c3和电容c4连接后并联于电感L的两端，电容c1和电容c2连接后并联于电感L的两端，电容c1与电容c3的连接端与NMOS管MN1的漏极连接，电容c2与电容c4的连接端与NMOS管MN2的漏极连接，振荡器还包括电阻r1和电阻r2，电阻r1连接于电容c3与NMOS管MN1的漏极之间，电阻r2连接于电容c4与NMOS管MN2的漏极之间。本发明比对传统LC‑VCO而言，相位噪声在整个频偏段都有显著优化。
相位噪声电感电容压控振荡器