基于脉冲神经网络的信号处理装置及信号处理方法

技术特征：
1.一种基于脉冲神经网络的信号处理装置，其特征在于，包括：第一寄存器、第二寄存器、第三寄存器、加法器和移位器；所述第一寄存器的输出端和所述第二寄存器的输出端连接所述加法器的第一输入端；所述第一寄存器用于存储待处理信号对应的压缩编码脉冲序列；所述压缩编码脉冲序列是所述待处理信号对应的脉冲序列进行压缩编码后的脉冲序列；所述第二寄存器用于存储与所述压缩编码脉冲序列对应的权重值；所述加法器的输出端连接所述第三寄存器的输入端；所述第三寄存器的输出端连接所述移位器的输入端；所述第三寄存器用于存储所述加法器输出的脉冲积分值，并将上一个时钟周期对应的脉冲积分值输入所述移位器中；所述移位器的输出端连接所述加法器的第二输入端；所述移位器用于对所述上一个时钟周期对应的脉冲积分值进行缩放；所述加法器用于根据所述压缩编码脉冲序列的脉冲表征值、所述压缩编码脉冲序列对应的权重值以及缩放后的上一个时钟周期对应的脉冲积分值获取当前时钟周期对应的脉冲积分值；所述第三寄存器还用于将最后一个时钟周期对应的脉冲积分值作为所述待处理信号的处理结果进行输出。2.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的信号处理装置，其特征在于，所述压缩编码脉冲序列是所述待处理信号对应的脉冲序列以二进制补码的形式进行压缩编码后的脉冲序列。3.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的信号处理装置，其特征在于，所述压缩编码脉冲序列的编码位数是根据最大的输入脉冲个数确定的。4.根据权利要求1所述的基于脉冲神经网络的信号处理装置，其特征在于，所述移位器具体用于：根据所述压缩编码脉冲序列的压缩编码方式和所述压缩编码脉冲序列的输入方式对所述上一个时钟周期对应的脉冲积分值进行缩放。5.一种基于权利要求1-4中的任一项所述的基于脉冲神经网络的信号处理装置的信号处理方法，其特征在于，包括：对待处理信号对应的脉冲序列进行压缩编码，获取压缩编码脉冲序列；基于所述压缩编码脉冲序列，获取所述待处理信号的处理结果。6.根据权利要求5所述的信号处理方法，其特征在于，所述对待处理信号对应的脉冲序列进行压缩编码，获取压缩编码脉冲序列，包括：对待处理信号对应的脉冲序列以二进制补码的形式进行压缩编码，获取压缩编码脉冲序列。7.根据权利要求6所述的信号处理方法，其特征在于，对待处理信号对应的脉冲序列以二进制补码的形式进行压缩编码，获取压缩编码脉冲序列之前，包括：确定最大的输入脉冲个数；根据所述最大的输入脉冲个数确定所述压缩编码脉冲序列的编码位数。8.根据权利要求5所述的信号处理方法，其特征在于，所述基于所述压缩编码脉冲序列，获取所述待处理信号的处理结果，包括：
在当前时钟周期内，根据所述压缩编码脉冲序列的脉冲表征值、所述压缩编码脉冲序列对应的权重值以及缩放后的上一个时钟周期对应的脉冲积分值，获取当前时钟周期对应的脉冲积分值；循环迭代直至最后一个时钟周期，将所述最后一个时钟周期对应的脉冲积分值确定为所述待处理信号的处理结果。9.根据权利要求8所述的信号处理方法，其特征在于，所述当前时钟周期对应的脉冲积分值的表达式如下所示：式中，v
t
表示第t时钟周期对应的脉冲积分值，m表示缩放倍数，v
t-1
表示第t-1时钟周期对应的脉冲积分值，s
i
(t)表示第i个压缩编码脉冲序列在第t时钟周期对应的脉冲表征值，w
i
表示第i个压缩编码脉冲序列对应的权重值，n表示输入脉冲序列的个数，t的取值范围为1至编码位数的自然数。10.根据权利要求8所述的信号处理方法，其特征在于，所述缩放后的上一个时钟周期对应的脉冲积分值通过如下步骤获取：根据所述压缩编码脉冲序列的压缩编码方式和所述压缩编码脉冲序列的输入方式，对所述上一个时钟周期对应的脉冲积分值进行缩放，获取所述缩放后的上一个时钟周期对应的脉冲积分值。

技术总结
本发明提供一种基于脉冲神经网络的信号处理装置及信号处理方法，所述装置包括：第一寄存器、第二寄存器、第三寄存器、加法器和移位器；第一寄存器的输出端和第二寄存器的输出端连接加法器的第一输入端；第一寄存器用于存储待处理信号对应的脉冲序列经压缩编码后的脉冲序列；加法器的输出端连接第三寄存器的输入端；第三寄存器的输出端连接移位器的输入端；移位器的输出端连接加法器的第二输入端；加法器用于获取当前时钟周期对应的脉冲积分值；第三寄存器还用于将最后一个时钟周期对应的脉冲积分值作为待处理信号的处理结果进行输出。本发明通过脉冲压缩编码加速SNN模型中的脉冲计算，可满足在有限硬件资源的情况下实现实时的信号处理。的信号处理。的信号处理。


技术研发人员：尹志刚
受保护的技术使用者：中国科学院自动化研究所
技术研发日：2022.03.28
技术公布日：2022/7/29