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公开(公告)号：CN114520643B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210121800.3
申请日：2022-02-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于FPGA的高速Delay‑FxLMS滤波器设计方法。主要包括三个部分：(1)DF‑DFxLMS滤波器设计(2)TF‑RDFxLMS滤波器设计(3)HS‑TF‑RDFxLMS滤波器设计。本发明的创新点在于采用延时分解算法来解决时延量增加和输出滞后导致滤波器收敛性下降问题，然后对自适应滤波模块和次级路径模块进行转置操作进一步减小关键路径来提高系统的时钟速度，通过优化电路子模块来减小整个电路寄存器数量；最后在关键路径不变前提下，采用硬件共享思想实现TF‑RDFxLMS滤波器的面积/速度权衡。实验结果表明，该文提出的算法收敛速度是DFxLMS算法的3.5倍,关键路径缩短了#imgabs0#其HS‑TF‑RDFxLMS滤波器时钟速度相比于TF‑RDFxLMS滤波器降低了4％，但LUT和FF的资源分别节约了10％和28％。
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公开(公告)号：CN113222140B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110505290.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于C4.5算法和BP神经元的配电网故障辅助决策方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：整合电网各监控平台数据，结合调控人员日常使用需求进行分类优化阶段；S2：基于C4.5算法，确定电网事故等级，制定多层级告警策略；S3：基于BP神经网络，对电网事故进行辅助决策，最后输出辅助决策方案。本发明改进了现有的配电网故障辅助决策方案，能够用于配网故障信息的筛选分类、分层告警以及辅助决策，建立更高效、更快速的辅助决策模型。
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公开(公告)号：CN114900156A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210404643.7
申请日：2022-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于分布式算法的高吞吐量LMS自适应滤波器。主要包括3个部分：(1)基于DA的控制模块设计(2)基于DA的辅助模块设计(3)基于DA的滤波器模块设计。本发明目的在于针对LMS自适应滤波器，构建高吞吐量和低功耗的自适应滤波器结构。创新点在于相比较传统的LMS自适应滤波器结构，本发明提出了基于DA的辅助模块，该模块使用具有特殊寻址的辅助查找表，该查找表存储输入样本的所有可能的组合，克服了每次自适应滤波器运行时，都需要更新LUT的问题，同时相比较传统的MAC单元有着更高的吞吐量，且该设计可以很容易被重新配置，可以匹配广泛的性能要求。
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公开(公告)号：CN114520643A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210121800.3
申请日：2022-02-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于FPGA的高速Delay‑FxLMS滤波器设计方法。主要包括三个部分：(1)DF‑DFxLMS滤波器设计(2)TF‑RDFxLMS滤波器设计(3)HS‑TF‑RDFxLMS滤波器设计。本发明的创新点在于采用延时分解算法来解决时延量增加和输出滞后导致滤波器收敛性下降问题，然后对自适应滤波模块和次级路径模块进行转置操作进一步减小关键路径来提高系统的时钟速度，通过优化电路子模块来减小整个电路寄存器数量；最后在关键路径不变前提下，采用硬件共享思想实现TF‑RDFxLMS滤波器的面积/速度权衡。实验结果表明，该文提出的算法收敛速度是DFxLMS算法的3.5倍,关键路径缩短了其HS‑TF‑RDFxLMS滤波器时钟速度相比于TF‑RDFxLMS滤波器降低了4％，但LUT和FF的资源分别节约了10％和28％。
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公开(公告)号：CN115425974A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211066106.2
申请日：2022-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M1/10
Abstract: 本发明请求保护一种应用于时域交织型模数转换器之中，将通道间的时钟偏差消除，解决了时域交织型模数转换器由于时钟偏差的存在降低ADC性能的问题。其中，所述方法通过将四个通道的数字输出码提取出来，按顺序排列之后，以第一个输出的数字码作为基准，将第一个通道的输出码与其他三个通道的数字码进行运算，通过若干个乘加单元，将每个通道与第一个通道的时钟偏差计算出来，利用电压与微分的关系，将由于时钟偏差产生的误差电压去除，以达到消除时钟偏差对于ADC的动态性能的影响。该校准方法无需额外参考通道，对于输入信号无特定要求，只需要一个校准周期就能将多个通道同时校准完成，控制逻辑简单，可以达到以较小的代价快速校准时钟偏差的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115273790A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210891877.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明请求保护一种基于FBFULMS算法的有源噪声控制系统的设计方法。主要包括三个部分：(1)NFBLMS滤波设计(2)MFBLMS滤波设计(3)FBFULMS滤波器设计。本发明的创新点在于采用频域块滤波U最小均方(FBFULMS)算法结构，通过二次路径建模确保了系统的稳定性和快速收敛速度。结果表明当输入激励为压缩机噪声数据时，所提出的FBFULMS算法通过39个迭代步骤实现了高达26dBA的噪声衰减。最后，采用XILINX Artix7‑100TFPGA作为核心控制模块进行硬件设计。其测量结果表明，该方法有效地衰减了压缩机目标区域的低频和中频噪声，尤其是在误差传声器处，测量噪声降低高达20dBA，收敛时间约为60ms。
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公开(公告)号：CN117353706A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311319727.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于FPGA的改进Delay‑FxLMS滤波器。本发明通过割集重定时技术重新分配延迟单元的位置，使算法结构流水化；将自适应延迟量设定为2，降低关键路径延迟，提高系统数据吞吐量；采用并行FIR滤波器结构，减少硬件电路寄存器工作频率，降低电路动态功耗。除此之外，将电路划分为多个数据处理模块，使滤波器权值局部更新，可在关键路径延迟不变下增添滤波阶数；利用DSP48E1模块完成信号与滤波系数之间乘加运算的并行处理，加快滤波器的处理速度，提高系统性能和效率。结果表明，该算法在压缩机降噪系统中的最大降噪为10dB，与传统Delay‑FxLMS算法相比，提高了3dB，数据吞吐量提高了1.5倍，收敛速度提高了1.8倍，查找表(LUT)、触发器(FF)和功耗分别降低了18.5％、33.6％和26.6％。
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公开(公告)号：CN115425974B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211066106.2
申请日：2022-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M1/10
Abstract: 本发明请求保护一种应用于时域交织型模数转换器之中，将通道间的时钟偏差消除，解决了时域交织型模数转换器由于时钟偏差的存在降低ADC性能的问题。其中，所述方法通过将四个通道的数字输出码提取出来，按顺序排列之后，以第一个输出的数字码作为基准，将第一个通道的输出码与其他三个通道的数字码进行运算，通过若干个乘加单元，将每个通道与第一个通道的时钟偏差计算出来，利用电压与微分的关系，将由于时钟偏差产生的误差电压去除，以达到消除时钟偏差对于ADC的动态性能的影响。该校准方法无需额外参考通道，对于输入信号无特定要求，只需要一个校准周期就能将多个通道同时校准完成，控制逻辑简单，可以达到以较小的代价快速校准时钟偏差的目的。
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公开(公告)号：CN115459741A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211111139.4
申请日：2022-09-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于FPGA的脉动折叠式FXRLS滤波器设计方法。主要包括三个部分：(1)FXRLS滤波器设计(2)脉动FXRLS滤波器设计(3)折叠式FXRLS滤波器设计。本发明的创新点在于脉动结构以增加面积为代价提高了系统的速度。另一方面，折叠技术使用较少的硬件资源。收缩和折叠结构的组合提供了速度的提高和面积的减小。本文提出了一种将收缩结构和折叠结构相结合的新思想，并将其应用于x‑滤波递归最小二乘(FXRLS)等自适应滤波器中。对所设计的结构进行了心电图(ECG)信号中的噪声消除测试，并对所有滤波器的不同阶数的结果进行了分析。从分析中可以看出，与传统FXRLS结构相比，所提出的脉动结构中的折叠FXRLS中提高了7.24％，提出的脉动结构中的组合折叠显示面积和延迟减少18.35％。
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公开(公告)号：CN112462193A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011223358.2
申请日：2020-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实时故障滤波数据的配电网自动重合闸判断方法，属于电网技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立基于小波变换的故障提取模型；S2：建立故障综合研判‑支持向量机分类模型；S3：仿真建模与分析。利用小波变换提取三相电压三相电流和零序电流作为特征量，并将小波分析后的小波系数重构作为支持向量机的数据集，算法模型训练数据来源于实际录波数据，增加了模型的可靠性和实用性，识别准确率接近90％。算法模型搭建完成后利用仿真数据来测试算法模型，准确率达到95％，进一步证实了本算法模型的可行性。
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