基于神经网络的高频正弦信号发生器设计

本文主要探讨了在正弦信号发生器的设计过程中，传统直接数字频率合成（DDS）技术所面临的挑战，即由于存储容量限制导致的相位截断误差，这会引发信号质量下降和频谱杂散。针对这一问题，研究人员提出了一个创新的解决方案，即采用神经网络技术为基础，结合现场可编程门阵列（FPGA）作为硬件核心，构建了一种新型的高频正弦信号发生器。 神经网络在本研究中的关键作用在于其自学习和逼近能力，它能够模拟生物神经网络的计算过程，通过训练学习到复杂的信号生成模式，从而避免了传统DDS中需要大量存储空间的问题。FPGA的优势在于其高度定制化和灵活性，能够在实时处理中实现高效的硬件实现，同时保持较低的功耗。 该设计方案的工作原理是利用神经网络对输入相位进行动态调整，以减少或消除相位截断误差。神经网络的训练过程可能包括输入相位作为输入，期望的正弦波输出作为目标信号，通过反向传播算法调整网络权重，使得网络能够输出接近理想的正弦波形。电路结构上，设计可能包括神经网络模型的硬件化部分，如多层感知器或者循环神经网络，以及与FPGA的接口模块，用于接收输入信号并驱动输出。 设计和仿真测试结果显示，该方案具有显著的优点：首先，主时钟频率可以达到95 MHz，这意味着信号生成速度非常快；其次，由于没有使用ROM存储波形，因此节省了宝贵的存储空间；再者，当输出正弦信号频率为2.5 MHz时，杂散抑制达到80 dB，表明信号纯净度大大提高，这对于许多高精度应用来说是非常重要的。这个新型的神经网络正弦信号发生器不仅提高了输出信号的质量，还降低了硬件资源的占用，对于现代电子系统中的信号源设计具有实际价值。 关键词：正弦信号发生器、神经网络、现场可编程门阵列（FPGA）、直接数字频率合成。这项研究成果发表在《计算机工程与应用》杂志上，作者王海宇、谢利理和王杉强调了其在解决技术难题和提升信号发生器性能方面的创新性，为相关领域的进一步研究和应用提供了新的思路和技术支撑。