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龙图腾网获悉陕西理工大学申请的专利一种基于机器学习的流水线ADC数字前台校准方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114844506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210545838.3，技术领域涉及：H03M1/10；该发明授权一种基于机器学习的流水线ADC数字前台校准方法是由熊召新;王桂宝;刘东设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的流水线ADC数字前台校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的流水线ADC数字前台校准方法，所述校准方法包括：确定流水线ADC单级处理结构输入信号和输出余量电压之间的拟合公式；获取流水线ADC第i级的输入电压信号和输出余量电压，分别记为i级输入信号和i级输出余量电压；其中，0＜i＜N；将所述i级输入信号和i级输出余量电压代入所述拟合公式，并采用机器学习算法计算所述拟合公式中拟合参数的数值；根据各拟合参数值对第i级的输出余量电压进行补偿。本发明将流水线ADC的后几级作为理想后级ADC处理结构，将所述i级输出余量电压其与理想的数字转换值进行比较，迭代计算出相应的拟合参数，然后从后至前逐级校准，从而实现整个流水线ADC的误差校准。

本发明授权一种基于机器学习的流水线ADC数字前台校准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的流水线ADC数字前台校准方法，所述流水线ADC包括依次连接的N级ADC处理结构，其特征在于，所述校准方法包括： 确定单级ADC处理结构输入信号和输出余量电压之间的拟合公式，所述拟合公式包括若干区间拟合子式，每一所述区间拟合子式包括若干拟合参数，所述拟合参数包括由开环增益和电容适配共同造成的误差拟合参数以及区间常数项拟合参数；区间由所述输入信号与参考电压的比值确定； 获取第i级ADC处理结构的输入信号和输出余量电压，分别记为i级输入信号和i级输出余量电压；其中，0＜i＜N； 将所述i级输入信号和所述i级输出余量电压代入所述拟合公式，并采用机器学习算法计算所述拟合公式中拟合参数的数值； 根据各拟合参数值对所述i级的输出余量电压进行补偿； 所述采用机器学习算法计算所述拟合公式中拟合参数的数值，包括： 逐次记录第i+1级至第N级ADC处理结构的数字输出值； 将所述数字输出值相加得到数字值DVres_i，将所述数字值DVres_i与通过所述拟合公式得到的所述i级输出余量电压进行比较并计算两者的差值； 将所述差值代入参数更新表达式 对θ1和θ0-j进行迭代计算；其中，θ1为开环增益和电容适配共同造成的误差拟合参数，θ0-j为区间常数项拟合参数，η为学习率，k表示采样次数，n为每组迭代计算数据的个数，fθVin为所述通过拟合公式计算出来的流水线ADC第i级输出余量电压，DVres_i为第i+1级至第N级的数字输出值，即理想后端数字输出值； 当迭代前后两次的参数值小于预设的极小值时，迭代计算完成，或当反复迭代次数达到规定次数，再无法进行迭代优化时，迭代也认为结束，退出迭代，得到拟合参数的最优值。

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