一种基于柔性材料的模拟卷积计算器件

    公开(公告)号:CN111639758B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202010281248.5

    申请日:2020-04-11

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于半导体集成电路技术领域,具体为一种基于柔性材料的模拟卷积计算器件。本发明的模拟卷积计算器件是基于柔性材料生长的多栅结构器件;栅端左右两侧的输入信号为互不关联的电压信号;柔性材料器件的输出特性曲线和MOS晶体管的输出特性曲线相似,通过在柔性材料器件上的电压、电流关系以模拟硬件方法以实现卷积核心运算——乘法与加法;具体是在器件的栅极两端外加不同的电压信号阵列,即待运算矩阵特定的一行或一列,输出电流和或与之成正比的输出电压代表矩阵点乘的结果,即为待运算矩阵相应的行与列相乘并求和的结果。本发明卷积计算器件具有优良的电学特性,可大幅度减小硬件开销、地减小功耗、提高运算速度,提高硬件的利用率。

    一种基于柔性材料的模拟卷积神经网络

    公开(公告)号:CN111639757B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010281231.X

    申请日:2020-04-11

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路与计算机技术领域,具体为一种基于柔性材料的模拟卷积神经网络。本发明模拟卷积神经网络的电路结构包括:数模转化器,具有矫正模块,提供权重值;计算单元和运算单元完成神经网络处理;每个运算单元通过输入信号与数模转换器输出的权重值完成乘加运算和处理,运算的结果输出给对应的计算单元的输入端;各个计算单元各自输出不同的输出,作为最终的判断结果。该神经网络可以处理模拟信号,并且采用存算一体的非冯诺依曼体系结构,突破以往的技术限制。并且应用于柔性材料上,具有良好的拓展性,适用于各种的应用场景。

    一种输入分段式的流水线逐次逼近型模数转换器

    公开(公告)号:CN115733496A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211441218.1

    申请日:2022-11-17

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种输入分段式流水线逐次逼近型模数转换器。本发明电路包括两个对称的通道,每个通道包括:输入缓冲器、两级逐次逼近型模数转换器、自适应数字选择逻辑电路和开环余量放大器。输入缓冲器对输入信号进行放大并分成四段模拟信号;四个第一级逐次逼近型模数转换器分别对这四段模拟信号进行采样量化,从而得到四组数字码值;利用自适应数字选择逻辑电路在四组数字码值中选择出正确量化的结果,并将其对应的模拟余量传递给开环余量放大器;开环余量放大器对模拟余量信号进行放大,由第二级逐次逼近型模数转换器进行采样量化,并产生第二级数字码值。本发明把低电压域低功耗的输入缓冲器应用于高性能模数转换器。

    一种基于支撑柱的微机械超声换能器

    公开(公告)号:CN115106275A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210809384.6

    申请日:2022-07-10

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于微机电技术领域,具体为一种基于支撑柱的微机械超声换能器。本发明微机械超声换能器是由基本单元经拼接、延拓组成的平面阵列;基本单元包括压电叠层、中性层、支撑柱和衬底;压电叠层包含上电极层、压电层与底电极层;中性层为压电叠层提供支撑,并使压电叠层在受激产生应变时,复合薄膜的应变中性面处于中性层内;支撑柱为中性层提供支撑,为离散分布的柱状结构,形成高填充密度的换能器,提升薄膜振动的有效面积;上电极层与底电极层构成电极对,用于压电层上的电场、电荷、电压的施加与采集;通过施加直流偏置电压,对压电叠层进行静态控制;通过施加交流耦合信号,对压电叠层进行动态激励,实现高性能的超声波信号收发。

    一种截止频率可选择,带有电平位移的高线性度抗混叠滤波器

    公开(公告)号:CN114584106A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210179231.8

    申请日:2022-02-25

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种带电平转换的截止频率可调的抗混叠滤波器。本发明电路由一个二阶巴特沃斯低通滤波器和一个电平位移电路组成。二阶巴特沃斯低通滤波器由一个有源放大器和外围二阶RC网络组成,带有CMOS开关进行截止频率切换。电平位移电路由一个高压的栅压自举开关和一个采样电容构成,与后级模数转换器的电容阵列相搭配实现电平位移功能。其中高性能放大器为实现低噪声,高线性度的信号传输功能提供保障,栅压自举开关与电容实现了低功耗电平位移。

    一种采样模式可选择的分裂流水线逐次逼近型模数转换器

    公开(公告)号:CN114095028A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111313432.4

    申请日:2021-11-08

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种采样模式可选择的分裂流水线逐次逼近型模数转换器。本发明电路由两个对称的半通道组成,每个半通道包括:采样模式可选择的第一级ADC、采用电平移位技术的振铃式运算放大器、第二级ADC和控制采样模式选择的相关数字电路。本发明根据外部输入采样模式控制信号对第一级ADC的采样模式进行选择,使系统实际采样值为输入信号或其水平正、负偏移或其按比例缩放;四种模式为基于Split架构数字后台校正算法的更严格的判据提供了电路实现,避免了误收敛。电平移位技术减小运放功耗,闭环放大减小增益误差,两级ADC以流水线方式工作,使电路更适于较低功耗高速高精度ADC的应用场景。

    基于机器学习的分裂流水线逐次逼近模数转换器校准方法

    公开(公告)号:CN114095022A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111407498.X

    申请日:2021-11-24

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种基于机器学习的分裂流水线逐次逼近模数转换器校准方法。本发明方法包括:使用开环余量放大器的分裂式流水线逐次逼近型模数转换器模型,完成输入模拟信号到数字码值的转换;采用神经网络失真补偿模块,通过补偿模拟电路引入的失真,完成对输出结果的数字后台校准。对该神经网络的训练不需要关于ADC结构的相关信息,且输出的数据具有稀疏性。通过对矩阵稀疏情况分析并剪枝,以降低神经网络的计算量;同时可由稀疏情况预测ADC的级数分配等结构信息。本发明对使用开环余量放大器的分裂式流水线逐次逼近型模数转换器电路结构具有广泛适用性,并且可以得到超过LMS校准算法的精度。

    应用于5G毫米波基站的CMOS集成电路带隙基准源

    公开(公告)号:CN109491434B

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN201811616031.4

    申请日:2018-12-27

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种应用于5G基站的CMOS集成电路带隙基准源。本发明电路结构包括带隙基准核心模块、带隙基准补偿模块、电压电流转换模块以及启动电路模块;带隙基准核心模块、带隙基准补偿模块、电压电流转换模块通过PMOS晶体管的栅端电压偏置连接构成带隙基准源的核心电路。本发明通过加入NMOS晶体管和电阻来提高带隙基准的精度。该带隙基准源在室温下输出1.2V的电压,且具有较低的温度系数和较高的电源抑制比;由晶体管和电阻组成的混合高阶矫正网络,使得该电路在超过120度的温度下仍然具有很好的线性度,特别适合用作5G基站的CMOS集成电路带隙基准源。

    一种应用于毫米波通信系统的频率源

    公开(公告)号:CN109818612B

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN201910022317.8

    申请日:2019-01-10

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种应用于毫米波通信系统的频率源。本发明频率源的电路结构包括:鉴频鉴相器、电荷泵,环路滤波器、压控振荡器、频率控制器、小数分频器及前置分频器;初始频率的信号和由小数分频器反馈来的信号输入至鉴频鉴相器,鉴频鉴相器对两个信号比较后,输出信号至电荷泵;电荷泵的输出经过环路滤波器的滤波,输出给压控振荡器;压控振荡器在频率控制器的控制下输出一个频率信号,并经过前置分频器和小数分频器反馈给鉴频鉴相器;压控振荡器的电容阵列由电容管对组成,每个电容管对的控制电压信号由频率控制器的相应的控制单元独立控制,从而实现频率的精准控制,频率的调谐速度快,调谐精度高。

    一种基于柔性材料的模拟卷积计算器件

    公开(公告)号:CN111639758A

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN202010281248.5

    申请日:2020-04-11

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于半导体集成电路技术领域,具体为一种基于柔性材料的模拟卷积计算器件。本发明的模拟卷积计算器件是基于柔性材料生长的多栅结构器件;栅端左右两侧的输入信号为互不关联的电压信号;柔性材料器件的输出特性曲线和MOS晶体管的输出特性曲线相似,通过在柔性材料器件上的电压、电流关系以模拟硬件方法以实现卷积核心运算——乘法与加法;具体是在器件的栅极两端外加不同的电压信号阵列,即待运算矩阵特定的一行或一列,输出电流和或与之成正比的输出电压代表矩阵点乘的结果,即为待运算矩阵相应的行与列相乘并求和的结果。本发明卷积计算器件具有优良的电学特性,可大幅度减小硬件开销、地减小功耗、提高运算速度,提高硬件的利用率。

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