简介：摘 要：在高能物理实验中，核脉冲探测无论在基础研究还是在实际应用中都是很重要的。由于探测器系统的指数信号和随机噪声的存在，传统的曲线拟合方法不足以达到最佳的精度和效率。近年来，神经网络被逐渐应用于高能物理实验的数据分析中，由于神经网络算法计算量大，为满足快速实时处理数据的需求，我们用嵌入式的方法。为解决传统方法存在的问题，本项目研究了基于边缘计算的多通道核脉冲特征参数实时提取系统，采用降噪自编码器的对脉冲序列进行去噪和特征提取操作，采用全连接回归网络对幅度时间参数进行提取和预测，最终运用 FPGA平台或 AI-BoxX Gen.1(WHL-U+HDDL-R8)开发板实现设计内容。
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