皮带秤用神经网络基本元件的FPGA实现方法研究

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基于FPGA的电子称重仪设计

基于FPGA的电子称重仪设计曾飞;刘冬昇【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2012(000)012【摘要】According to the market requirements of weighing meters' measurement accuracy and high speed, an electronic weighing meter based on FPGA was designed. The weighing meter applied FPGA as the core controller, it controlled 12 A/D converter chip MAX1312 to collect weighing data of 8-way, and achieved functions of high precision, low-cost weighing measurement, LCD display and serial transmission.%根据市场对称重仪测量精度和功能扩展的要求,设计了基于FPGA的电子称重仪.该称重仪以FPGA为核心控制器,控制12位A/D转换芯片MAX1312采集8路称重数据,实现了高精度、低成本称重测量、液晶屏显示和串行通讯功能.【总页数】4页(P45-48)【作者】曾飞;刘冬昇【作者单位】南通大学交通学院,江苏南通226019;无锡德林船舶设备有限公司,江苏无锡214191【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;G642.4【相关文献】1.基于FPGA的电子设计竞赛电路板的设计与实现 [J], 杨金泉;梁廷贵2.基于FPGA的动态称重仪设计 [J], 王以桢;魏文玥;韩德久3.计算机仿真软件Multisim10在电子系统设计中的应用——基于FPGA的直接数字频率合成系统的仿真设计 [J], 马彦庆;梁虎;聂典4.基于FPGA的拟色电子系统设计、测试与分析 [J], 王沿5.基于FPGA的数字电子技术实验案例设计 [J], 郝彦爽;林颖;韩守梅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

深度神经网络FPGA设计与实现

实践篇是这本书的重点之一，它详细介绍了如何使用FPGA实现深度神经网络。这包括了硬件架构设计、算法优化、编程实现等方面的内容。例如，书中介绍了如何设计一个适合FPGA实现的深度神经网络硬件架构，以及如何优化算法以减少硬件资源的消耗和提高运行速度。
案例篇是这本书的另一个重点，它通过介绍实际应用案例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。这些案例包括图像分类、语音识别、自然语言处理等应用场景，每个案例都详细介绍了其背景、算法设计、硬件实现等方面的内容。
优化FPGA上的深度神经网络可以包括许多方面，例如：减少参数和计算量、优化存储和计算结构、使用流水线等技术来提高速度等。这些优化可以使深度神经网络的性能更佳，并提高其可用性和可扩展性。
在FPGA上实现深度神经网络需要考虑到许多方面，例如：算法优化、硬件设计、编程语言和工具等。本书提供了详细的指南和案例分析，以帮助读者了解深度神经网络在FPGA上的设计和实现过程。
精彩摘录
FPGA是可编程逻辑器件，可以被重新配置以实现各种算法，而且具有高并行度和低延迟的优点，使其成为深度神经网络实现的理想选择。
深度神经网络具有很多参数和计算量，需要大量的计算资源和存储空间。 FPGA可以提供高并行度的计算和低延迟的存储，使得深度神经网络的训练和推理更加高效和快速。
在FPGA上实现深度神经网络需要掌握硬件描述语言和相关的开发工具，以及了解深度神经网络的算法和架构。这些技能和知识可以结合起来，以优化深度神经网络的性能和精度。
作者简介
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这是《深度神经网络FPGA设计与实现》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
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《深度神经了解深度神经网络和FPGA设计的读者来说非常有价值。通过阅读这本书，我不仅对深度神经网络有了更深入的理解，还对FPGA设计有了更全面的认识。这本书是一本不可多得的参考资料，值得读者反复阅读和学习。

基于FPGA的电子秤设计与实现

基于FPGA的电子秤设计与实现摘要随着科学技术水平的不断发展，市面上出现了很多有价值的电子产品，这些设备有些倾向于自然简单，而有些却追求超乎平常的复杂功能。

当这些电子设备在对社会起到深远影响的同时，电子秤作为一个越来越简单的电子设备，在我们生活的许多方面扮演着重要的角色。

不论是工业还是销售行业，不论是大量程还是微小的计量称重，电子秤的出现使得数据得出更精确。

本设计的核心技术是基于FPGA（现场可编程门阵列）的。

共包含三大模块，分别为数据采集模块、控制器模块和人机交互模块。

数据采集模块用到称重传感器，直接与信号的前级处理和A/D转换部分共同构成。

人机交互模块包含简易键盘和点阵式液晶显示器。

最为主要的是本设计采用FPGA作为控制核心，软件部分使用Verilog（Verilog Hardware Description Language）语言，这样的设计使得编程灵活，调试更加方便，而且精度较高，稳定性较好，可以实现全部的控制功能。

最终本项目成功完成，论文由绪论、关键技术介绍、系统分析、系统设计、系统实现、和系统测试以及最终结论组成。

关键词：FPGA，电子秤，VerilogDesign and Implementation of Electronic ScaleBased on FPGAAbstractWith the continuous development of science and technology, a lot of valuable electronic products have appeared on the market. These devices tend to be naturally simple. But some complex beyond the usual functions. When these electronic devices have a profound effect on society, at the same time, more and simpler electronic scales electronic devices play an important role in many aspects of our lives, whether industrial or sales small or large range of measuring and weighing, the emergence of electronic scales makes the data more accurate. The design of the core technology is based on FPGA (field programmable gate array), including three modules, namely, data acquisition modules. Controller module and interactive modules.Weighing sensor is used in data acquisition module. Which is connected with the pre-processing and A/D conversion section of the signal.HCI module contains a simple keyboard and dot-matrix liquid crystal displays. The most important is the design using FPGA as the core, the use of the software part of Verilog (verilog Hardware Description Language) language. This design allows flexible programming, more convenient debugging, and high accuracy, good stability. The design can also achieve fully-controlled function. The ultimate success of the project is completed. The paper is made up of the introduction, key technologies, system analysis, system design, system implementation, and system testing as well as the composition of the final conclusions.Key words: FPGA, Electronic Weighing Scale, Verilog目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1论文研究主要内容 (1)1.1.1项目市场调查 (1)1.1.2项目涉及的技术 (1)1.2国内外现状 (1)第2章关键技术介绍 (3)2.1EDA技术简介 (3)2.2关键性开发技术的介绍 (4)2.2.1 控制器 (4)2.2.2 称重传感器 (5)2.2.3 前级放大器 (5)2.2.4 A/D转换器 (6)2.2.5 显示输出电路 (6)2.3使用Q UARTUS II实现仿真 (6)第3章系统分析 (8)3.1构架概述 (8)3.1.1 功能构架 (8)3.1.2 模块需求描述 (8)3.2系统开发环境 (9)3.3系统任务的可行性分析 (9)3.3.1 控制器可行性 (9)3.3.2 前级放大电路可行性 (9)3.3.3 A/D转换电路可行性 (10)3.3.4 显示电路可行性 (10)第4章系统设计 (12)4.1构架概述 (12)4.2系统的功能结构设计 (12)4.2.1数据采集模块 (12)4.2.2人机交互 (15)4.3控制模块 (16)第5章系统实现 (18)5.1系统控制流程 (18)5.2系统模块间结构 (18)5.3主模块部分代码 (19)5.4仿真结果 (19)第6章系统测试 (22)6.1测试方法 (22)6.2测试结果 (22)第7章结论 (24)参考文献 (25)致谢..................................................................................................... 错误!未定义书签。

基于FPGA的神经网络自整定PID控制器设计

《自动化仪表》第 01 卷第 2 期
0..2 年 2 月
基于 !"#$ 的神经网络自整定 "%& 控制器设计
!"# $#%&’( )* +#,-./ +#01)-2 3#/*4!,(&(’ 56$ 7)(0-)//#- 8.%#9 )( :5;<
江吕锋
白瑞林
沈宪明
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（江南大学控制科学与工程研究中心，无锡
控制器实现非线性控制由 OO、输出 "%&、 ! 求和、增益 !" 等组成。 OO 自整定增量式 "%& 控制算法形式为 !#$ % !& ’（ ($ ) ($ ) (）* !+ ’ ($ * !, ’（ ($ ) ’ ($ ) ( * ($ ) ’）式中， !& R $& S -& T !$& ， !+ R $+ S -+ T !$+ ， !, R $, S -, T !$, ， $& 、 $+ 、 $, 为给定基值常量， -& 、 -+ 、 -, 为可调放大系数，由 -" 网络拟合 !$& 、 !$+ 、 !$, 为非线性系数，实现。 -" 网络结构为 ) U V U + 形式，如图 ’ 所示。网络训练采用闭环学习，在线实现整个控制过程
.
引言
随着 )N 技术的迅猛发展，以及近十多年来智能控
的特点完成改进的 -" 网络自整定 "%& 控制器的 !"#$ 设计。
制技术的成就，智能控制在工业用仪器仪表和信息电器（ %$）产业中得到了广泛应用，其实现手段也趋于多样化。采用 !"#$ 实现控制器与使用冯・诺伊曼（ 1=3 结构的微控制器（ .NP）相比，具有信息流并 O:@<933）行性、快速性、灵活性和易于扩展等特点。特别在实现复杂智能控制策略时，由于微控制器只能顺序执行程序，随着算法复杂程度的提高，执行速度必将受到限制。 !"#$ 可固件串行与并行实现算法，从本质上提高了处理速度，对实时性要求较高的智能控制过程来说是一种有效的实现途径。随着 !"#$ 技术的不断发展，各种智能控制策略的 !"#$ 固核实现的研究随之活跃。 2:3;6:44: Q77=63F 等人完成了神经网络的 !"#$ 实现并应用于监控和诊

基于FPGA的神经网络硬件实现

基于FPGA的神经网络硬件实现随着和深度学习领域的快速发展，神经网络的规模和复杂性不断增加，对计算能力和效率的要求也越来越高。

传统的基于CPU和GPU的实现方式虽然可以实现大规模神经网络的训练和推理，但是存在着计算资源利用率低、功耗高等问题。

FPGA作为一种可编程逻辑器件，具有高度的灵活性和并行计算能力，可以被用来实现神经网络硬件加速器。

本文将介绍基于FPGA的神经网络硬件实现的相关技术和应用。

FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可以通过编程来配置其硬件资源的集成电路。

它由大量的可编程逻辑块和可编程互连资源组成，可以用来实现各种数字电路和算法。

与传统的ASIC和GPU相比，FPGA具有以下优点：可编程性：FPGA可以通过编程来配置其硬件资源，实现不同的算法和电路。

并行计算：FPGA由大量的可编程逻辑块和可编程互连资源组成，可以实现并行计算。

灵活性：FPGA不仅可以用来实现数字电路和算法，还可以用来实现模拟电路和信号处理算法。

低功耗：FPGA的功耗比CPU和GPU低得多，可以提高设备的续航能力和可靠性。

基于FPGA的神经网络硬件实现主要可以分为以下几个步骤：算法设计：根据实际应用需求，设计和实现神经网络模型，确定网络结构和参数。

数据流图设计：将神经网络模型转化为硬件可实现的数据流图，确定每个计算单元的计算方式和数据传输方式。

硬件描述语言编程：使用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）编写程序，将数据流图转化为硬件电路。

硬件仿真与验证：使用仿真工具对硬件电路进行仿真测试，验证其正确性和性能是否达到预期。

硬件实现：将硬件电路加载到FPGA上，进行实际测试和性能优化。

基于FPGA的神经网络硬件加速器可以广泛应用于各种领域，如图像处理、语音识别、自然语言处理等。

以下是一个图像处理领域的应用案例：神经网络模型：YOLO（You Only Look Once）算法数据流图设计：将YOLO算法的卷积层、激活层和全连接层等计算单元转化为硬件可实现的数据流图。

基于FPGA的多功能电子秤设计

基于FPGA的多功能电子秤设计作者：赵德宇来源：《数字技术与应用》2019年第07期摘要：电子秤是商家们不可或缺的一项工具，从如何提升测出重量的精度以及如何优化电子秤的使用方法的目的出发，我设计了一款基于FPGA的多功能电子秤，有效简化了制作工艺和操作方式，有效提高了电子秤的效率。

整个工程是以FPGA为基础，接以外设，还有上位机来工作的，选择的开发环境为Vivado 2016.3，作为一个较大的工程，所使用的是分模块的写法，最后将其在top文件中连线。

关键词：电子秤;FPGA;模块设计;串口通信;通信协议中图分类号：TP368 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）07-0131-030 引言随着人们生活水平的提高，商业的日益发展，电子秤种类也越来越多。

此次的基于FPGA 的电子秤设计，是电子秤工作模式的一种变相呈现，在理解的基础上做出的一些改动。

一是能够加深对电子秤等物件的了解，二是改善电子秤的工作步骤，达到简单的优化作用，为了全面优化打下基础。

1 关键模块简介1.1 Hx711称重模块简介（1）Hx711有四根引出线：VCC线供电;GND线接地;SCK线给予时钟;DT线输出数据。

（2）Hx711时序图如图1。

当数据输出管脚DOUT为高电平时，串口时钟输入信号PD_SCK应为低电平。

当DOUT从高电平变低电平后，PD_SCK应输入25至27个不等的时钟脉冲。

[1]1.2 Basys3 FPGA简介（1）Basys3 FPGA的外形与起源：BASYS 3包含所有BASYS板中的标准功能：完成准备使用的硬件，收集了大量的板载I/O设备，所有需要FPGA支持电路。

（2）Basys3 的特点：33，280个逻辑单元，六输入LUT结构;1，800 Kbits 快速RAM 块;5个时钟管理单元，均各含一个锁相环（PLL）;90个DSP slices;内部时钟最高可达450MHz;1个片上模数转换器（XADC）。

基于.NET技术皮带秤远程控制系统的实现

３系统软件设计
３１软件系统模块结构．
Байду номын сангаас
系统开发采用ＶｓａＳｄ．ＥｉｌｔｉＮＴ平台，ＮＴ提供可扩展ｕｕｏ．Ｅ的开放式结构，能够使第三方工具、件和语言供应商无缝地组集成到环境中，向开发人员提供广泛的选择以满足开发要并
维普资讯
第７第４期卷
２００７年１２月
南京工业职业技术学院学报
ＪｕｎｌｆａｊｇＩｓｔｔｏｄｓｙＴｃｎｌｇｏｒａｏｎｉｎｔｕｅｆｎｕｔｅｈｏｙＮｎｉＩｒｏ
电子皮带秤是货场与码头皮带输送机输送固体散状物料过程中对物料进行连续自动称重的一种计量设备。电子
皮带秤上面的物料通过称重桥架、重传感器、度传感器、称速
式提供称重信息查询。
测速滚筒、称重控制器及辅助设备，产生一个正比于皮带载荷的电气输出信号以及正比于皮带速度的脉冲频率，量信重号和速度信号送到称重控制器，通过放大、／ＡＤ转换，计算出
的高亮ＬＤ显示器。工控机本身没有Ｒ４５接口，ＥＳ８本系统采
用市售Ｒ２２转Ｒ４５模块完成工控机与称重控制器及大Ｓ３Ｓ８屏幕的连接。工控机内安装基于．ＥＮＴ环境开发的依托ＳＬＱ
Ｓｒｅ数据库的检斤数据管理系统程序，ｅｒｖ实现采集数据自动
用专用服务器向局域网内管理、财务等部门以ＢＳ架构的方／

电子皮带秤的数学建模及用神经网络进行误差校正的方法

Ｇ：
（）３
５６
如图４所示，物料通过秤架时，架中心产生秤
维普资讯
第３卷第１５期２Ｏ年２月０２
武汉大学学报（工学版）
ＥｎｅｎｏｒａｆｕａｉｅｔｅｎｇＪｕｎｌｈｎｕｎｖ商ｙｏＷ
ｖＩ３（．５Ｎｏ１１Ｆｂ２０ｅ．０２
高、装简易、安价格便宜等优点，占据了这部分市场份额的一半以上．在现场运行中，但电子皮带秤还
ｌ问题分析
电子皮带秤的系统测量误差可分为静态误差和动态误差．动态误差一般是指输送皮带运行时的测量误差，占总误差的７％以上．何克服动态约０如系统误差，提高电子皮带秤准确度的关键．是电子
第１期
常太华等：电子皮带秤的数学建模及用神经网络进行误差校正的方法
４９
ｇ为物料的瞬时质量流量，Ｑ为物料的累积质量流量．系统动态误差主要来自于日的测量．
可以建立电子皮带秤测量物料质量流量的数学模
型工业现场中的设备，一般都有一个固定的检定周期，在这个周期内，一般不用考虑如金属蠕变等
文章编号：０６—１５２０）１０８— ３１０５Ｘ｛２Ｏ — ４００
电子皮带秤的数学建模及用神经网络进行误差校正的方法
常太华孟新焕，
（．１华北电力大学，北京１０８；武汉大学数学与统计学院，００３２湖北武汉４０７）３０２

基于FPGA的神经网络实现技术研究

基于FPGA的神经网络实现技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络已经成为了重要的研究课题之一。

神经网络是一种基于生物学的网络模型，能够模拟人类神经系统的工作原理，实现类似于人脑的学习和运算。

而FPGA（现场可编程门阵列）则是一种异构计算设备，具有可重构性和并行化特性。

基于FPGA的神经网络实现技术由此应运而生。

一、神经网络神经网络是一种基于计算机科学的模型，其结构和功能与生物神经系统相似。

由于神经网络具有强大的模式识别能力、分布式存储能力和容错性等特点，因此被广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等领域。

神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。

在输入层和输出层之间，有一些称为隐藏层的神经元层。

神经元的连接权重决定了神经元之间的信息传递强度和信息处理方式。

通过不断的训练，神经网络的权重逐渐调整，使其能够更好地适应问题解决。

二、 FPGAFPGA是一种可重构计算机芯片，具有可编程的逻辑单元和可配置的互连网络。

与CPU和GPU不同，FPGA具有并行处理和实时计算的能力。

FPGA能够快速地重构以适应不同的任务，并具备高效的能耗和低延迟的特性。

FPGA的可重构性是由其可编辑的逻辑门构成的。

逻辑门是基本的计算单元，可以完成简单的逻辑运算和存储。

通过在逻辑门之间建立电路路径，可以实现更复杂的计算操作。

FPGA上的电路可以被重新配置，使其适应不同的应用。

三、基于FPGA的神经网络实现技术基于FPGA的神经网络实现技术是指将神经网络模型映射到FPGA上实现。

通常，FPGA上的神经网络实现分为两个部分：前向传播和反向传播。

前向传播是指输入数据在神经网络中经过多次加权和激活函数计算后输出预测结果的过程。

在FPGA上，可以通过设置逻辑门的权重和和逻辑运算实现模型的计算过程。

反向传播是指计算模型误差并利用误差反向传递更新模型权重和偏差的过程。

这一过程需要大量的计算和存储，FPGA的并行化和高速存储特性使其成为实现反向传播的理想设备之一。

基于FPGA的神经网络硬件可重构的实现和研究

0.1课题背景智能计算技术的进步总是离不开人工智能,特别是人工神经网络以下简称神经网络技术的发展。

神经网络系统研究的重要意义已为许多科学家所承认,由于其信息处理机制的成功应用,实际上已成为智能信息处理的主要技术之一,是智能计算发展的一个主流方向。

神经网络经历了近为多年的迅速发展,它所具备的独特知识表示结构和信息处理的原则,使其在许多应用领域取得了显著的进展,能够为解决一些传统计算机极难求解的问题提供满意的解,或者为寻求满意解提供全新的思路。

神经网络是由简单的非线性处理单元分层排列所组成的大规模并行分布式网络,在知识获取与知识储存方面与人脑有着惊人的相似性。

并行性、模块性和自适应性是神经网络所具备的三个典型计算特性。

由于可以利用的并行性和快速重构技术来适应神经网络的权值和拓扑结构,基于FPGA的可重构计算体系结构很适于实现人工神经网络。

神经网络的FPGA实现自1992年的一篇关于神经网络FPGA实现的文章[1]以来取得了进步,但由于神经网络的算法比较复杂,细粒度器件的价格相对来讲比较昂贵,使得采用毛来实现大规模神经网络仍存在难题。

正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。

因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。

从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百花气放、百家争鸣的局面已经形成。

在进行神经网络的理论研究时，人们可以将自己的神经网络模型或算法在通用的串行或并行计算机上编程实现，但这只是研究的手段而绝非目的，在构造实际的神经网络应用系统时，必然要考虑到硬件实现问题，特定应用下的高性能专用神经网络硬件是神经网络研究的最终目标。

为此我们基于FPGA器件进行了这方面的探索工作。

0.2国内外研究状况及趋势神经网络来自人类对自己的研究，起始于19世纪末20世纪初，在经历60多年的发展历史过程中，有发展到高潮阶段也经历过低潮阶段：60年代，当时有几家公司和研究机构试图用硬件来实现神经元，最为著名的便是感知机和ADALINE神经网络模型的实现。

基于光纤网络的皮带秤联网系统的设计与实现

２ＣｎｒｌｈｏｙａｄＥｇｅｒｇＴｉａｎｍｏＴｃｎｌ，ａｕｎ００２，ｈｎ）．ｏｔｅｒｎｎｉｅｉ，ａｕｎＵｗｅｆｅｈｏｏＴｉａ３０４ＣｉｏＴｎｎｙｙｇｙａ
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基于FPGA的带式输送机物料流视觉检测系统

【摘要】实时准确获取带式输送机固体散状物料流量信息是实现带式输送机智能调速的基础。针对流量检测系统对检测速度、传输方式和功能扩展等的要求，设计了基于ＦＰＧＡ的带式输送机物料流视觉检测系统。系统由物料流视频图像采集终端和现场中控室组成，终端与中控室间通过３Ｇ网络进行数据远程通信。首先分析了系统结构及视觉检测原理，然后对系统硬件和软件进行了详细设计。本系统将有助于研究带式输送机远程智能调速，促进港口、企业等节能减排和减员增效的实现。【关键词］ＦＰＧＡ；带式输送机；物料流；双目视觉；检测系统
较高，但计量值易受物料形状、皮带机速度等因素影响。近年
１引言
带式输送机是港口、矿山等用、运量大、作业连续等优点［１】。但发生
物料流量低、断续、不均匀等情况时，带式输送机通常仍以恒
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｆｌｏｗｖｏｌｕｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｗｅｄｅｓｉｇｎｅｄｔｈｅｍａｔｅｒｉａｌｖｉｓｕａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ
ＺｅｎｇＦｅｉ，ＷｕＱｉｎｇ，ＣｈｕＸｉｕｍｉｎ，ＤａｉＣｈａｏｌｅｉ（１．ＰｏｒｔＬｏａｄｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＩｎｄｕｓｔｒｙＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＷｕｈａｎ４３００６３；

一种基于FPGA的神经网络硬件实现方案详解

一种基于FPGA的神经网络硬件实现方案详解人工神经网络在智能控制、模式识别、图像处理等领域中应用广泛。

在进行神经网络的应用研究时，人们可以将神经网络模型或算法在通用的计算机上软件编程实现，但很多时间浪费在分析指令、读出写入数据等，其实现效率并不高。

软件实现的缺点是并行程度较低，因此利用软件实现神经网络的方法无法满足某些对数据实时处理要求较高的场合（如工业控制等领域）。

目前实现大规模、实时性要求高的神经网络，传统的软件算法实现方法显示出其难以满足速度等要求的不足。

此外，在构建神经网络时必然需要考虑硬件实现问题。

由于神经网络具有并行计算的特点和功能，可以有效发掘算法本身的并行特性，提出高效的硬件电路结构，从而完成神经网络的硬件实现。

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）是新一代的神经网络，在研究猫等哺乳动物的视觉神经元时，根据其脉冲同步发放的工作原理所提出的。

目前，P CNN 理论仍在发展中，由于其独特的并行性能，在图像分割与平滑、边缘检测与细化、决策与优化等领域应用广泛。

当前的研究重点在于模型的优化和软件的实现，而相关的硬件实现在国内并不多见，PCNN并行结构的特性为硬件实现提供了可能。

1 PCNN的基本原理脉冲耦合神经网络是一种单层模式的两维神经网络，它的基本单元是脉冲耦合网络的神经元。

图1为PCNN的单个神经元模型框图，它由输入部分、连接调制部分、脉冲发生器部分3部分构成。

输入部分即接收域，其接收信号来源有两部分：邻近神经元产生的信号和外部的输入激励。

这两部分信号通过两个不同的路径进行传递，其中一个路径传递反馈输入信号，其包含外部输入激励，该路径即为F路径;另一个路径传递连接输入信号，其包含来自邻近神经元产生的信号，该路径即为L路径。

连接调制部分完成上述两个路径信号的耦合，经过一定的信号处理，产生神经元的内部活。

基于FPGA的动态轨道衡硬件电路设计

基于FPGA的动态轨道衡硬件电路设计1 引言动态轨道衡是一种对运行中的列车（标准四轴货车）进行自动称重的计量设备，是集传感器技术、微电子技术、计算机控制及测试技术、机械制造自动化技术、物料输送和管理技术等为一体的综合技术，是现代称重计量和控制系统工程的重要技术基础。

应用电子称重技术开发的电子称重系统，具有广阔的应用领域和较强的渗透性，同其它高技术产业一样，电子衡器产业也是国家经济和科学竞争的重要组成部分之一[1]。

电子定量包装秤是电子称重技术在定量系统中的具体应用，是将机械、电气、电子、计算机、自动控制与衡器等融为一体的智能机电结合计量设备。

它是一种按照事先设计的方法和程序，将大宗颗粒物料分成预定质量的小份载荷形式的自动称量设备。

其技术原理是称重台面将列车重量传递至传感器，传感器将重量转换为电压信号，模/数转换系统将电压信号转换为数字信号，再由计算机处理，得出每节车重量、速度，从而实现对货物列车的自动称重[2]。

2 动态轨道衡的设计方案2.1 动态轨道衡硬件组成原理图表的标注：图片标注在下方，现在的动态轨道衡基本上以电子式为主，电子式动态轨道衡由承重台、称重传感器、称重显示控制器等组成。

承重台是支承货物列车的平台；称重传感器将重量信号转变成便于测试的电信号；称重显示控制器的核是微处理器，并包括信号放大、滤波、A/D 转换、显示、串行通讯等模块，可将称重值存储并显示。

有的动态轨道衡配在上位机，可将称重显示控制器的称重信号传递到上位机上，便于远程监控和管理[3]。

动态轨道衡硬件组成原理如所示。

2.2 数据采集模块电路设计动态轨道衡的称重流程如下：首先，载有货物的火车经过轨道衡，由传感器采集压力信号，再经过硬件电路处理，即数据采集模块；其次，将数据采集模块出来的信号经过传输到达数据处理分析模块，对采集的信号进行分析与处理，再次，将该信号保存，换算成重量信息进行显示、保存或打印；最后，结束称重。

称重流程见所示。

基于RBF神经网络的电子秤非线性误差补偿

（ｎｎＶｃｔｎｌｏｅｅｏｏｍｅｃ，ｈｎｓａ１２５ｈｎ）ＨｕａｏａｉａｌｇｆｍｒｅＣａｇｈ００，ＣｉａｏＣｌＣ４
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｏｌｅｒｒｏｓｄｒｅｒｍａｅｌｎｃｌａｅｒｓｌｄｉｅｗｅｇｉｇｅｒｒｆｅｅｔｏｉｃｌ．ｅｎｎｉａｒｒｅｖБайду номын сангаасｄｆｏｌｄｃｌａｄｓａｅｐｎａｒｅｕｔｔｉｈｎｒｓｏｌｃｒｎｃｓａｅｎｅｉｏｅｎｈｏ
Ｉｈｓｐｐ．ｈｏｒｅａｄｔｅｍｅｈｎｃｆｏｌｅｒｏｓｉｌｃｒｎｃｓａｌｒｘｏｎｅｎｔｉａｅｒｔｅｓｕｃｎｃａｉｓｏｎｉａｒｒｒｅｅｏｉｃｅａｅｅｐｕｄｄ．Ａｏｅｓｔｎｍｅｈｈｎｎｅｎｔｃｍｐｎａｉｔ－ｏ
Ｏ引言
电子秤结构简单、计量准确、操作方面，广泛应用于工业生产、商业贸易、医疗食品等领域… 。电子秤首先通过电阻应
变片式称重传感器，被测物体重量转换为电信号，将经调理、ＡＤ转换后，输至ＣＵ进行数据处理（数字滤波、性／传Ｐ如线
Ｕ为
化，）并配合显示、电路，等，键盘获得最终的称重结果。由于受称重传感器、秤盘机械结构等的非线性影响，电子秤的输入一输出并非成线性关系，因此必须进行非线性误差补偿。文献［］２分析了称重传感器的非线性误差来源，利用硬件电路进行了误差补偿；这种方法有效，但补偿工艺复杂。文

浅谈神经网络在FPGA平台上的实现方案

编号：__________浅谈神经网络在FPGA平台上的实现方案（最新版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。

深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。

在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。

本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的，并且将介绍一种递归神经网络（RNN）在FPGA平台上的实现方案。

揭开深度学习的面纱深度学习是机器学习的一个领域，都属于人工智能的范畴。

深度学习主要研究的是人工神经网络的算法、理论、应用。

自从2006年Hinton等人提出来之后，深度学习高速发展，在自然语言处理、图像处理、语音处理等领域都取得了非凡的成就，受到了巨大的关注。

在互联网概念被人们普遍关注的时代，深度学习给人工智能带来的影响是巨大的，人们会为它隐含的巨大潜能以及广泛的应用价值感到不可思议。

事实上，人工智能是上世纪就提出来的概念。

1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perception），即两层的线性网络;1986年，Rumelhart等人提出了后向传播算法（Back PropagaTIon），用于三层的神经网络的训练，使得训练优化参数庞大的神经网络成为可能;1995年，Vapnik等人发明了支持向量机（Support Vector Machines），在分类问题中展现了其强大的能力。

以上都是人工智能历史上比较有代表性的事件，然而受限于当时计算能力，AI总是在一段高光之后便要陷入灰暗时光——称为：“AI寒冬”。

然而，随着计算机硬件能力和存储能力的提升，加上庞大的数据集，现在正是人AI发展的时机。

基于FPGA的神经网络加速实现研究

基于FPGA的神经网络加速实现研究近年来，神经网络技术在人工智能领域取得了显著的进展，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域展现出巨大的潜力。

然而，由于神经网络的计算复杂性和运算需求较高，传统的计算平台难以满足其性能要求。

为了解决这一问题，基于现场可编程门阵列（FPGA）的神经网络加速实现成为了研究热点。

一、FPGA的优势和应用1. 灵活性和可编程性：FPGA作为一种可编程器件，可以根据特定应用场景进行调整和定制，使其成为实现神经网络加速的理想选择。

2. 并行计算能力：神经网络计算密集，而FPGA具有并行计算的能力，可以同时处理大量数据并进行高速计算，从而显著提升神经网络的运算速度和效率。

3. 低功耗和高能效：相比于常规的计算平台，FPGA在功耗和能效方面具有优势，能够在保证高性能的前提下，降低功耗。

FPGA的这些优势使得它成为研究人员的关注焦点，并在许多领域得到了广泛应用，如图像处理、加密解密、通信等。

尤其在神经网络加速方面，FPGA的出色性能和高效能力，为研究人员提供了一个强大的工具。

二、基于FPGA的神经网络加速实现方法基于FPGA的神经网络加速实现方法可以从硬件架构设计和算法优化两个方面入手。

1. 硬件架构设计在硬件设计方面，首先需进行FPGA的选择，根据具体的应用需求和算法特点选择与之匹配的FPGA器件。

然后，通过设计合理的数据通路和控制操作方式，最大程度地发挥FPGA的计算能力。

一种常用的FPGA架构设计是使用片上存储器（On-chip Memory）以提高读写速度，同时兼顾FPGA面积利用率。

还可以考虑将多个FPGA连接在一起形成FPGA集群（FPGA Cluster），进一步提高神经网络的规模和算力。

2. 算法优化除了硬件架构设计外，对神经网络算法进行优化也是实现加速的关键。

优化算法可以减少计算量、提高计算效率，从而在FPGA上运行时降低资源消耗，提高性能。

一种常用的算法优化方法是量化神经网络权重和激活值，将它们转化为定点数或者低精度浮点数。

基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究

基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究2009-11-21 11:14:59 作者：杨银涛，汪海波，张志，周建华来源：现代电子技术关键字：FPGA人工神经网络引言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。

目前实现ANN还主要依靠软件程序．但是依靠程序很难达到实时性的要求。

神经网络在FPGA上实现是独立于冯·诺依曼架构，利用FPGA的并行性，在一些实时性要求很强的领域应用。

通用计算机虽然编程容易，但是很多时间浪费在分析指令，读出写入数据等。

于是人们想利用ASIC(专用计算芯片)完成神经网络的计算任务，但是由于资源有限，这种芯片只限于实现特定的算法结构和小规模网络，而且专用芯片的制作成本很高，只适合大批量生产。

可编程逻辑器件FPGA的出现给IC设计行业一个很强的工具，它可以小成本的开发一些专用芯片，如果开发是成功的可以考虑流片生产。

用FPGA实现神经网络比ASIC神经计算单元更容易实现，利用可编程逻辑，FPGA可以实现像软件一样的设计灵活性，特别是对于复杂网络，设计周期大大缩短，其内部的重构逻辑模块(ConfigurableLogicBlocks，CLBs)包含若干逻辑单元，利用固有的可重构路径结构可以实现高效率的连接。

此外，现在正在开发中的一种神经计算芯片为神经网络的实现提出了一种新的有效方法。

1FPGA实现神经网络关键问题分析(1)选择合适的神经网络及其拓扑结构不同的神经网络有不同的应用，而且不同的网络完成知识表达的机理是不同的，某一个神经网络不是万能的．对于实际问题，首先要做的就是选择针对性的神经网络，如线性分类问题可以用简单的感知器，对于复杂的分类问题，函数逼近问题可以使用BP网络，对于一些聚类问题可以使用径向基(RBF)网络等。

以BP网络结构为例，这种被广泛采用的架构由具有错误反向传播算法的多层感知器构成(MultilayerPerceptronsu-singBack-Propagation，MLP-BP)，训练一个BP网络主要的问题就在于：训练开始之前，对于网络拓扑结构缺乏一种明确的确定方法。