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龙图腾网恭喜深圳市斯贝达电子有限公司申请的专利基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的方法和系统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：CN119939234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510448842.1，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的方法和系统是由袁仲云;张欣宇;邢志刚;程永强;王雪伟;王晓磊;刘杨设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字信号处理及人工智能芯片技术领域，尤其提供了一种基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的方法和系统，方法包含进入现场可编辑门阵列的数字信号进行降噪和增强预处理；根据基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的点数构建脉冲神经元网络，使用稀疏性分析识别预处理后的数字信号和神经元活动的稀疏区域；将脉冲神经元网络部署在神经网络处理器，将脉冲神经元网络的时间驱动特性展开为静态计算图，通过自定义算子模拟脉冲激活的替代梯度；利用神经网络处理器离线模型转换工具进行权重量化与突触剪枝优化。系统包含信号处理模块、网络构建模块及模型转换模块。本发明结合输入信号与神经元激活的时空稀疏性，动态减少冗余计算负荷。

本发明授权基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的方法，其特征在于，包含以下步骤： 通过模拟数字转换器在配置的采样率参数下采集模拟信号，将模拟信号转换为数字信号，转换后的数字信号经过抗混叠滤波器后进入现场可编辑门阵列；进入现场可编辑门阵列的数字信号进行降噪和增强预处理，得到预处理后的数字信号； 根据基于脉冲神经元网络的快速傅里叶变换的点数构建脉冲神经元网络；使用稀疏性分析识别预处理后的数字信号和神经元活动的稀疏区域； 将脉冲神经元网络部署在神经网络处理器，将脉冲神经元网络的时间驱动特性展开为静态计算图，通过自定义算子模拟脉冲激活的替代梯度；利用神经网络处理器离线模型转换工具进行权重量化与突触剪枝优化； 其中，通过自定义算子模拟脉冲激活的替代梯度的过程，包含以下步骤： 当神经元的膜电位超过阈值时，采用双曲正切函数的动态缩放特性作为替代梯度核，双曲正切函数在脉冲触发阈值附近形成连续可微的饱和区，其曲率半径与神经元不应期特性呈负相关，使得阈值交叉点的伪导数能忠实地反映生物神经元的时间放电模式； 引入时间展开因子，将脉冲序列的时域离散事件映射为多维张量空间中的虚拟连接路径；每个脉冲事件沿时间轴生成带衰减因子的虚导线，虚导线在替代梯度场中形成动态导通的微分通道； 当脉冲神经元触发时，在前向传播中产生COO格式的离散坐标，而在反向传播阶段，通过离散坐标重构出四维时空约束下的替代梯度场，替代梯度场与脉冲密度函数的偏微分形成共轭匹配；采用类光电效应的阈值调制，使替代梯度的幅值随脉冲间期动态调整，匹配神经处理器中CubeUnit的异步计算特性。

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