抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的CMOS电平转换电路

    公开(公告)号:CN105871366A

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201610201862.X

    申请日:2016-04-05

    CPC classification number: H03K19/00338

    Abstract: 本发明公开一种抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的CMOS电平转换电路,其包括反相单元和抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的电平转换单元,反相单元包括信号输入端和信号输出端,信号输出端输出的信号反相于信号输入端输入的信号;抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的电平转换单元包括:四个PMOS管,可与上述四个PMOS管构成电平转换模块的四个NMOS管,以及可与上述四个PMOS管构成抗单粒子效应模块的四个NMOS管。亚阈值的初始信号经过反相器得到反相信号,将初始信号及其反相信号作为输入,经过电平转换单元能够实现从亚阈值到超阈值的电平转换,并且具有抗单粒子效应的效果。本发明可在传统电平转换器基础上进行改造,防止单粒子效应导致的输出错误。

    基于改进的受限玻尔兹曼机的肌电信号特征提取方法

    公开(公告)号:CN109766843A

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201910030647.1

    申请日:2019-01-14

    Abstract: 本发明公开一种基于改进的受限玻尔兹曼机的肌电信号特征提取方法,将获取的肌电信号预处理,得到训练数据和测试数据;构建改进的受限玻尔兹曼机网络对训练数据进行训练;定义能量函数,根据能量函数得联合概率分布,再由贝叶斯公式得可视层与隐藏层的条件概率分布,再对可视层数据进行采样得隐藏层数据,然后对隐藏数据进行概率最大池化,对特征数据进行压缩;再对池化后的数据反池化重构隐藏层数据,再根据吉布斯采样由隐藏层数据重构可视层数据,并迭代多次,再堆叠多个受限玻尔兹曼机构成深度玻尔兹曼机网络;使用前面训练好的权重和偏置对测试数据进行分类验证。本发明解决了现有肌电信号提取中的时域特征变化大、频域特征提取不充分的问题。

    抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的CMOS电平转换电路

    公开(公告)号:CN105871366B

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201610201862.X

    申请日:2016-04-05

    Abstract: 本发明公开一种抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的CMOS电平转换电路,其包括反相单元和抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的电平转换单元,反相单元包括信号输入端和信号输出端,信号输出端输出的信号反相于信号输入端输入的信号;抗单粒子效应的从亚阈值到超阈值的电平转换单元包括:四个PMOS管,可与上述四个PMOS管构成电平转换模块的四个NMOS管,以及可与上述四个PMOS管构成抗单粒子效应模块的四个NMOS管。亚阈值的初始信号经过反相器得到反相信号,将初始信号及其反相信号作为输入,经过电平转换单元能够实现从亚阈值到超阈值的电平转换,并且具有抗单粒子效应的效果。本发明可在传统电平转换器基础上进行改造,防止单粒子效应导致的输出错误。

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