[发明专利]基于忆阻器神经网络的高精度快速ADC及模数转换方法有效
| 申请号： | 202011363292.7 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112511166B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 韩传余;崔毅林;王小力;刘卫华;李昕 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H03M1/12 | 分类号： | H03M1/12;G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 王少文 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种模数转换技术，具体涉及一种基于忆阻器神经网络的高精度快速ADC及模数转换方法，以解决现有的FLASH ADC、SAR ADC、Pipeline ADC、Σ‑ΔADC等均无法兼顾转换精度和转换速度的技术问题。本发明ADC包括N个输入忆阻器、N个偏置忆阻器、忆阻器神经网络以及N个反相器；其中，忆阻器神经网络包括M×N个连接权忆阻器，基于Hopfield神经网络沿N×N矩阵主对角线对称等值分布，ADC支路反相器输出的反馈信号通过忆阻器神经网络接入电路；模拟输入电压Vs、参考偏置电压Vref以及其余ADC支路反相器输出的反馈信号进行加权和运算后，送入ADC支路的反相器输入端，输出N位二进制数字码，对应当前模拟输入电压。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 忆阻器 神经网络 高精度 快速 adc 转换 方法 | ||
【主权项】：
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