[发明专利]一种基于通过神经网络硬件系统实现的傅里叶变换系统及方法

权利要求书

1.一种通过神经网络硬件系统实现的傅里叶变换方法，其特征在于，所述神经网络硬件系统包括一个第一全连接层计算单元和一个第二全连接层计算单元；所述神经网络硬件系统具有多个计算单元阵列；所述计算单元阵列为二维阵列；二维矩阵位数等于行位数乘以列位数；所述通过神经网络硬件系统实现的傅里叶变换方法包括：

步骤S101，将多个输入数据点排列为一个设定二维长度的输入数据矩阵；所述多个输入数据点的数量为二维阵列位数的整数倍；所述二维长度与所述计算单元的行位数和列位数相应；

步骤S102，联立旋转因子公式和欧拉公式获取旋转因子实部方程和旋转因子虚部方程；

步骤S103，根据所述多个输入数据点和所述旋转因子实部方程，分别获取与之对应的第一实部矩阵和第二实部矩阵；根据所述多个输入数据点和所述旋转因子虚部方程，分别获取与之对应的第一虚部矩阵和第二虚部矩阵；

所述第一实部矩阵和所述第一虚部矩阵根据第一位数排列；所述第一位数为所述行位数或列位数；所述第二实部矩阵和所述第二虚部矩阵根据第二位数排列；所述第二位数为所述二维矩阵位数；

步骤S104，将所述输入数据矩阵排列排列为与所述计算单元阵列的行位数、列位数相应的二维第一矩阵；将所述第一实部矩阵、所述第一虚部矩阵均分别排列为与所述计算单元阵列的行位数、列位数相应的二维第二矩阵；

步骤S105，将所述二维第一矩阵、所述二维第二矩阵的行列次序对调；

步骤S106，通过所述第一全连接层计算单元实现所述二维第一矩阵与所述二维第二矩阵相乘获取二维第三矩阵；

步骤S107，根据所述二维第三矩阵、所述第二实部矩阵和所述第二虚部矩阵获取第四矩阵；

步骤S108，通过所述第一全连接层计算单元实现所述第四矩阵与所述第一实部矩阵、所述第一虚部矩阵的运算获取第五矩阵；

步骤S109，根据所述第五矩阵获取输出傅里叶实部数据和输出傅里叶虚部数据。

2.根据权利要求1所述的傅里叶变换方法，其特征在于，所述多个输入数据点的数量为1024个输入数据点；所述输入数据矩阵为1*1024矩阵；所述计算单元阵列为32*32的二维矩阵。

3.根据权利要求1或2所述的傅里叶变换方法，其特征在于，所述第一实部矩阵和所述第一虚部矩阵为1*1024矩阵；所述第一位数为32位；所述第二实部矩阵和所述第二虚部矩阵为1*1024矩阵；所述第一位数为1024位。

4.根据权利要求3所述的傅里叶变换方法，其特征在于，所述二维第一矩阵为32*32矩阵；所述二维第二矩阵为32*32矩阵。

5.根据权利要求3所述的傅里叶变换方法，其特征在于，所述二维第四矩阵为32*32矩阵；所述二维第五矩阵为32*32矩阵。