24、深入探讨模拟质量缩放：在硬件感知机器学习中的应用

深入探讨模拟质量缩放：在硬件感知机器学习中的应用

1. 模拟领域特征提取

在现代机器学习应用中，尤其是在资源受限的边缘设备中，特征提取是至关重要的一步。通常，特征提取是在数字领域完成的，但这种方式会增加系统的计算复杂度和功耗。为了解决这些问题，一种更有效的方法是在模拟领域提取特征。这种硬件设计方法的指导原则是通过尽可能接近传感器提取特征来进行早期信息区分，从而减少需要离散化和数字化处理的数据量。这不仅可以降低功耗，还能提高系统的响应速度。

模拟特征提取的优势

• 降低功耗 ：模拟特征提取减少了模数转换器（ADC）的工作量，降低了功耗。
• 提高响应速度 ：直接在模拟领域处理信号可以减少数据传输和处理的延迟。
• 减少数据量 ：通过早期信息区分，减少了需要数字化处理的数据量。

2. 传感器前端示例

考虑一个传感器前端，该前端通过将输入的感测信号分解为不同频率的频带，在模拟领域提取特征。每个频带由一个具有特定分辨率的模数转换器（ADC）完成。这种设计的具体示例如下：

模拟特征提取流程

1. 信号分解 ：输入的感测信号被分解为不同频率的频带。
2. 特征提取 ：每个频带由一个具有特定分辨率的ADC完成。
3. 信号量化 ：通过ADC将模拟信号量化为数字信号。