公开(公告)号：CN108827353B

公开(公告)日：2020-06-02

申请号：CN201810710673.4

申请日：2018-07-03

Applicant: 吉林大学

Inventor： 常玉春 ,  慕雨松 ,  蒋佳奇 ,  梅恒 ,  王忠杰 ,  焦环宇 ,  杨尚 ,  马艳

IPC: G01D5/347 ,  G01B11/26

Abstract: 本发明公开了一种伪随机码与增量码的同步方法，属于角度测量技术领域，当正弦信号正好在0°附近时，A信号处在上升沿，可能存在“高”或“低”两种可能，如果判断为“高”，则按照正弦信号在0‑180°区间内读M信号，作为此时的绝对位置信息，反之按照正弦信号在180‑360°区间内读N信号，并将N信号向左移一位，作为此时的绝对位置信息。本发明采用两个光电探测器对应一位伪随机码的机制，在误差不大于1/4个周期的范围内，不需要复杂的判别机制，可以直接进行绝对位置信息的读取。本发明的方法不需要寻找伪随机码的首位，读码机制更简单、速度更快。

公开(公告)号：CN109978161A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910268608.5

申请日：2019-04-04

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张宝林 ,  姬梦飞 ,  常玉春 ,  李东泽 ,  丁宁 ,  戴加海 ,  慕雨松 ,  蒋佳奇 ,  马玉美 ,  郭玉萍 ,  孙畅 ,  宫浩然 ,  王若溪 ,  李捷菲

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种通用的卷积‑池化同步处理卷积核系统，属于机器学习中卷积神经网络加速技术领域。针对现有的机器学习方法采用软件实现，存在计算能力有限，成本较高等问题，本发明采用硬件设计实现机器学习，以卷积‑池化同步处理的方式来实现对卷积神经网络进行加速的目的，能够在准确率不改变的前提下，能够快速、低功耗、高效率的实现机器学习。现有的卷积神经网络通常的卷积核为固定大小，不能够适应各种设计需要，本发明中的卷积核，能够改变卷积核大小、步长等参数，能够适应各种情况下的设计需要。

公开(公告)号：CN107172372A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710269898.6

申请日：2017-04-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 常玉春 ,  杨姝 ,  刘明杭 ,  慕雨松 ,  徐弘基 ,  李亮 ,  孙睿智 ,  臧范军 ,  王仁广 ,  张东旭

IPC: H04N5/3745 ,  H04N5/378

Abstract: 本发明公开了一种应用于CMOS图像传感器的高精度阵列模数转换器，属于模拟电路设计技术领域，包括采样保持电路、比较器、数模转换器、逐次逼近寄存器及数字纠错电路；所述模数转换器采用全差分结构，输入信号经过采样保持电路输出给电容阵列顶级板同时接入比较器输入端，比较器输出端与逐次逼近寄存器相连，逐次逼近寄存器根据比较器结果控制电容阵列并将其存储，输出给数字纠错电路，得到最终的二进制输出。本发明将电容阵列分为三段电容阵列，其中每一段电容阵列均采用非二进制冗余电容架构设计，对于电路的不完全建立、参考电压的抖动与噪声及动态比较器的亚稳态导致的比较错误有一定程度的容忍。还采用了动态比较器，没有静态电流，有效降低了整体电路的功耗。