基于FPGA的神经振荡器设计及优化.pdf

在当今科技飞速发展的时代，人工神经网络(ANN)以及相关的硬件实现研究正逐步深入。FPGA（现场可编程门阵列）因其高速、并行处理能力和灵活的可编程特性，被广泛应用于ANN和神经振荡器的硬件实现中。本文件主要探讨了如何基于FPGA高效实现神经振荡器的设计及其优化方法。 神经振荡器是一种能够自发产生规律输出信号的神经电路。它通常不需要外界的感官反馈或高级控制命令，能够在内部协调模式下运行。这种特性使神经振荡器在仿生机器人控制、生物研究等领域得到广泛应用。在硬件实现方面，相比于传统的模拟器件，基于FPGA的神经振荡器提供了更快的速度、更好的并行处理能力以及更强的抗干扰性，更贴近生物神经振荡器的特性，因此受到了研究者的极大关注。 在硬件设计与优化过程中，FPGA的资源利用效率是一个重要的考量因素。查找表（LUT）是FPGA上一种重要的硬件资源，可以在FPGA中存储逻辑功能。本文提出了一种改进的分布式算法（DA），旨在最大化地利用FPGA中的查找表资源。该方法在Matlab/Simulink环境下通过Altera公司的DSPBuilder工具构建，实现了神经振荡器的硬件设计。实验结果表明，该方案在硬件资源方面取得了显著的节约，例如节省了74%的查找表、75%的寄存器和100%的嵌入式乘法器资源，同时实验结果与仿真结果的相关系数高达0.99，显示了此方案的可行性和高效性。 在机器人的智能控制领域，神经振荡器被用来模拟生物的节律运动。通过神经元之间的相互抑制，神经振荡器能实现稳定的相位互锁并产生自激振荡，从而控制机器人的四肢做规律运动。相较于传统控制方法，基于神经振荡器的控制方法具有自动稳定性和较强的环境适应性，其参数化建模的特点也大大降低了机器人的控制难度。因此，神经振荡器控制的机器人能够快速、稳定地响应环境变化，更好地适应多变的外部条件。 此外，文件中还介绍了神经振荡器在仿生机器人控制中的应用。比如，一个包含七个关节的两足机器人，其中包含躯干关节、臀关节、膝关节和踝关节，这些关节协调运动的控制就可以通过神经振荡器来实现。通过调整有限的神经振荡器参数，可以建立复杂的运动学、动力学模型，从而使得机器人能够与外界环境进行交互。 在实现神经振荡器的过程中，直接使用乘法器的方法并没有充分利用FPGA资源，这也是之前研究中的一个缺点。本文提出的改进分布式算法，利用查找表资源优化了FPGA实现，提高了硬件资源的利用率，节省了成本，同时也使得神经振荡器的硬件实现更加高效、灵活和兼容。 本文中介绍的基于FPGA的神经振荡器设计及优化方案，为神经振荡器的硬件实现提供了新的思路和方法。通过高效的资源优化算法，不仅提高了FPGA上查找表资源的利用率，而且使神经振荡器在仿生机器人控制等领域的应用更加高效、稳定。这种硬件实现方法的发展，对推动神经振荡器的理论研究及其在实际工程中的应用都具有重要的意义。