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公开(公告)号：CN111125145A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911175062.5
申请日：2019-11-26
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/248 , G06F16/28
Abstract: 本发明属于关系型数据库查询技术领域，具体为一种通过自然语言获取数据库信息的自动化系统。本发明采用计算机算法分析口语化的自然语言表达，从关系型数据库中获取信息；系统的输入信息包括：使用者录入的语音信息以及使用者输入的文本信息；系统采用关系型数据库查询方法、机器学习算法和深度学习算法，通过语音识别、文本语义分析，结合数据库查询语句语法、数据库存储信息，训练计算机算法学习使用者查询数据库的意图，从而生成跨表的数据库查询语句，通过该查询语句访问数据库，返回并展示查询结果。本发明系统能直接部署于网页等交互终端，也可以用于专业人员查询数据库，能有效减少专业开发人员的人力投入，高效发掘数据库价值。
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公开(公告)号：CN111124490A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911067668.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种使用POSIT的无精度损失低功耗MFCC提取加速器。本发明加速器装置包括：两个片上存储模块，用于存储运算过程中的中间数据以及运算时需要用到的相关参数；一个运算单元，包含一个支持posit数据格式运算的乘法器和一个支持posit数据格式运算的加法器，用于实现快速傅里叶变化以及离散余弦变换等运算；一个控制单元，用于控制计算过程和数据流向，和同外界的数据进行交互。计算过程中按照控制单元的指令，所有的运算不断复用同一个运算单元，通过相比于浮点运算而言极短的寄存器长度，实现无精度损失的MFCC数据运算，减少了数据运算中的能耗，提高了加速器的能效。
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公开(公告)号：CN111078189A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911160359.4
申请日：2019-11-23
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种用于循环神经网络自然语言处理的稀疏矩阵乘法加速器。本加速器包括：16组乘累加单元，用于同时计算循环神经网络中的16个输出通道；4个输入存储器，用于存储循环神经网络中的4个输入通道的特征值；1个权重存储器；16个输出存储器，用于暂存计算中间结果以及对应16个输出通道的最终结果；16个二级累加器，用于读取输出存储器中的中间结果与乘累加单元的计算结果累加，更新输出结果；16个4输入选择器，用于选择压缩后权重对应的输入特征值。本发明利用循环神经网络中权重的稀疏性，对稀疏权重进行压缩，在减少权重存储空间的同时，加快了循环神经网络的计算速度，并降低了计算功耗。
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公开(公告)号：CN111010186A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911287833.X
申请日：2019-12-15
Applicant: 复旦大学
IPC: H03M1/50
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为具有高线性度的电压时间转换器。本发明电压时间转换器，由两条等比速率的充放电路径组成；每条充放电路径都包含控制开关、以晶体管组成的电流源和反相器。本发明将两路径中其中一条的放电电压节点VOUTP提高大于VDD来改善电压时间转换器的线性度，以及得到更大的输出范围，并使另外一条路径的放电电压节点VOUTN小于VDD来缩小电压时间转换器产生的固定延时，以提高转换速率，藉由控制信号CKS1、CKS2和CKS3的运作来避免额外的功率消耗。此外，本发明使用定电流充放电，以实现稳定的转换增益，并设计一个校正信号Vgain，以避免增益不受工艺、温度以及电源电压影响。
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公开(公告)号：CN110897632A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911280351.1
申请日：2019-12-13
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0476 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于模拟电路信号处理技术领域，具体为一种全无线分布式人体生理信号采集有源电极系统。本发明系统包括依次电路连接的：生物电极，仪表放大器，模数转换器，发射机，接收机，数模转换器，共模检测模块，共模反馈放大器；将生物电极与仪表放大器、模数转换器以及发射机集成构成有源电极，并将有源电极所采集到的人体共模信号通过收发机反馈到右腿驱动电极，构成无线共模反馈结构，抑制了有源电极的阻抗和增益失配，提高了系统整体的共模抑制比。本发明利用有源电极以及无线共模反馈的形式，最终实现全无线传输分布式人体生理信号采集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110708061A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911121535.3
申请日：2019-11-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种全数字亚采样锁相环及其频率范围锁定方法，包括：时钟产生与控制电路；亚采样鉴相器，第一输入端与时钟产生与控制电路的第一输出端连接；数字环路滤波器，输入端与亚采样鉴相器的输出端连接；数控振荡器，第一输入端与数字环路滤波器的输出端连接，第一输出端与亚采样鉴相器的第二输入端连接；辅助频率锁定电路，第一输入端与时钟产生与控制电路的第二输出端连接，第二输入端与数控振荡器的第二输出端连接，输出端与数控振荡器的第二输入端连接。此发明解决了传统亚采样锁相环频率锁定范围小，频率锁定辅助电路功耗大的问题，通过全数字模式切换器判定切换亚采样鉴相器的输出模式，扩展了频率锁定的范围。
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公开(公告)号：CN110635801A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201911026412.1
申请日：2019-10-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种抑制参考杂散的注入锁定时钟倍频器。本发明包括：频率锁定单元、相位锁定单元、延时校正单元、注入脉冲产生电路、注入锁定数控振荡器和时钟与快照产生电路；频率锁定单元用于控制输出时钟信号的频率；相位锁定单元用于锁定输出时钟信号的频率和相位；延时校正单元用于降低相位误差路径上的延时；注入锁定数控振荡器用于产生输出高频时钟信号；时钟与快照产生电路用于将振荡器的高频时钟信号转换成低频率的快照信号。本发明由参考时钟信号生成脉冲信号，通过向振荡器中注入该稳定的低频脉冲信号，相位锁定和延时校正，使振荡器锁定在目标频率，输出时钟信号具有较低的相位噪声和参考杂散。
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公开(公告)号：CN110174834A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910467046.7
申请日：2019-05-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G04F10/00
Abstract: 本发明涉及一种低功耗时间数字转换器，包含预放大器、逐次逼近寄存器型的模拟数字转换器，输入伪差分形式的信号至预放大器；通过预放大器的相位频率侦测器、反相器、N型MOS电容组成的被动放大器以及源极跟随器，将输入的时域信号分别转成电压信号并放大，最后一起输入至逐次逼近寄存器型的模拟数字转换器转换成数字信号。本发明使用N型MOS电容组成的被动放大器，可提升时间数字转换器精度。反相器在输入信号采样结束后关闭，以及源极跟随器在还原状态时关闭，两种机制皆可以为低功耗时间数字转换器避免不必要的功率消耗，以达到低功耗的目的。
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公开(公告)号：CN110069008A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910355579.6
申请日：2019-04-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种时间数字转换器系统及包含该系统的倍数延迟锁相环，该系统包括：第一级时间数字转换器、第一级数字时间转换器、第一级时间放大器、第二级时间数字转换器、第二级数字时间转换器、第二级时间放大器、第三级逐次逼近寄存器型的模拟数字转换器及数字模拟转换器。本发明所提供的时间数字转换器系统及具有降低带内量化噪声的倍数延迟锁相环，使用类似于Delta-Sigma的联级算法，有效提高应用于倍数延迟锁相环中的时间数字转换器精度，从而降低量化噪声的大小，并改善倍数延迟锁相环杂散的产生。
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公开(公告)号：CN109447257A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811090424.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种通道自组织的深度神经网络加速芯片的运算装置。本发明装置包括：多个片上存储模块，用于按通道存储特征值矩阵；一个多行多列的计算单元阵列，用于并行执行卷积、矩阵乘法等运算；一个中央控制单元，用于控制计算过程和数据流向、和同外界的数据交互。计算单元阵列中的同一列计算单元并行处理来自同一个输入通道的计算，同一行并行处理来自同一个输出通道的计算。该装置在计算过程中将数据流按通道与存储器的对应关系进行组织，避免计算单元在多个存储器间交叉访问，减少数据在存储器间的搬运次数，从而提高了芯片的能效。
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