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公开(公告)号：CN109194333A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810900483.9
申请日：2018-08-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种复合结构逐次逼近模数转换器及其量化方法，属于模拟数字转换技术领域。包括数字模拟转换模块、比较模块和逐次逼近逻辑模块，数字模拟转换模块包括电容权重式数字模拟转换单元和串行电容式数字模拟转换单元，逐次逼近逻辑模块包括电容权重式逐次逼近逻辑单元和串行逐次逼近逻辑单元分别用于控制电容权重式数字模拟转换单元和串行电容式数字模拟转换单元。本发明使用电容权重式数字模拟转换单元进行采样并通过两步式转换实现对模拟输入的量化，比较模块将数字模拟转换模块输出的电压信号与参考信号比较，得到的比较结果通过逐次逼近逻辑模块转换成复合结构逐次逼近模数转换器的输出码。本发明具有高面积效率、低功耗以及较快的转换速度等优点。
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公开(公告)号：CN109165730A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811029532.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于神经网络技术领域，涉及一种交叉阵列神经形态硬件中状态量化网络实现方法。本发明的方法为，对人工神经网络各项参数(权值、阈值、泄漏常数、置位电压值、不应期时长、突触延迟时长等参数)进行量化后，将量化后的各项参数映射到交叉阵列神经形态硬件中，随后将经过预处理后输入数据送入到交叉阵列神经形态硬件中即可实现状态量化网络。通过状态量化，有效降低了交叉阵列神经形态硬件对存储单元的规模、存储级数、可靠性等的要求。
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公开(公告)号：CN105932976B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201610353344.X
申请日：2016-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于集成电路领域,具体为种用于晶体振荡器的温度补偿电路。本发明的温度补偿电路产生对温度呈三次方函数的基准电压V,在控制信号Cont_R、Cont_R、Cont_R和Cont_NL作用下,实现对输出基准电压的大小、次项系数、二次项系数、三次项系数的控制,从而根据不同的晶体的温度‑频率特性,改变基准电压的温度系数以及零温度系数点。该基准电压控制变容二极管的容值,从而精确补偿晶体振荡器的振荡频率因温度变化产生的偏移,提高频率的温度稳定度。本发明实现了对不同温度特性的晶体,产生温度系数以及零温度系数点不同的基准电压,灵活性高,补偿精度高,电路结构简单,成本低,易于小型化和集成化。
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公开(公告)号：CN104576721B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201410811663.1
申请日：2014-12-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L29/739 , H01L29/06
Abstract: 本发明提出了一种具有电场集中效果增强开态电流的隧穿场效应晶体管，属于半导体器件领域。本发明具有电场集中效果增强开态电流的隧穿场效应晶体管包括半导体衬底1、源区2、本征区3、漏区4、栅氧层5、金属栅6、侧墙9，还包括位于本征区内的介质块10，所述介质块10设置在本征区与源区的交界面上，所述介质块可改变隧穿结位置的电场分布，使隧穿结处电场线更集中，从而提升开态电流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107480782A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710691146.9
申请日：2017-08-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种片上学习神经网络处理器包括数据接口模块、数据预处理模块、数据缓存区模块、神经元权值缓存区模块、随机初始化模块、神经运算单元模块、神经网络前向运算控制模块、激活函数模块、神经状态控制器模块、神经网络学习算法控制模块；神经状态控制器模块控制各单元模块协同工作进行神经网络学习与推理。本发明中的神经运算单元模块采用通用硬件加速运算设计，可编程控制神经网络运算类型及运算规模。设计中加入流水线技术，极大提高数据吞吐率与运算速度，并且重点优化神经运算单元的乘加单元，极大减小硬件面积。本发明对神经网络学习算法进行硬件映射，使得该神经网络处理器即能进行片上学习又能进行离线推理。
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公开(公告)号：CN104021420B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201410222172.3
申请日：2014-05-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及集成电路和神经网络领域，特别涉及可编程离散霍普菲尔德网络电路，目的是为了用硬件电路来实现单层反馈式霍普菲尔德神经网络模型，实现模拟神经记忆功能。本发明提出了一种基于硬件电路的霍普菲尔德单层网络模型，主要通过可编程阈值电路来模拟神经元，反馈电容的电压记忆特性实现反馈功能。本发明通过数字时钟脉冲来控制各个传输门开关的开启与关闭，从而实现离散型霍普菲尔德网络的功能。霍普菲尔德网络的功能：先给网络中的每个反馈电容一个初始的状态，然后通过其余的开关控制整个霍普菲尔德电路工作，最终实现给定一个初始态，通过霍普菲尔德网络电路寻找到一个最终的稳定状态的目标。本发明适用于模拟神经元。
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公开(公告)号：CN103474455B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201310364505.1
申请日：2013-08-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L29/10 , H01L29/778
Abstract: 本发明涉及一种具有复合金属栅的氮化镓基高电子迁移率晶体管，包括衬底、氮化镓缓冲层、氮化铝插入层、铝铟镓氮势垒层、以及铝铟镓氮势垒层上的源极、漏极和栅极；其中源极和漏极与铝铟镓氮势垒层形成欧姆接触，栅极与铝铟镓氮势垒层形成肖特基接触，所述铝铟镓氮势垒层上的栅极由两种以上不同功函数的金属连接组成。本发明利用不同功函数的栅极金属之间形成的阶梯型势垒屏蔽漏极电势对器件沟道的影响，抑制漏致势垒降低(DIBL)效应，改善深亚微米级氮化镓基高电子迁移率晶体管的SCEs，从而提高电流增益截止频率fT。
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公开(公告)号：CN104158545B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410401249.3
申请日：2014-08-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03M1/38
Abstract: 本发明提供了一种基于压控振荡器量化的逐次逼近寄存器型模数转换器，属于模拟集成电路技术领域。包括时钟倍频模块、采样保持电路、基于压控振荡器的量化器、逐次逼近寄存器和数模转换电路，所述基于压控振荡器的量化器包括差分输入的压控振荡器和计数器，差分输入的压控振荡器有正负两个输入端和一个输出端，正输入端连接采样信号，负输入端连接比较基准信号，输出端连接计数器，经计数器量化完成的高低逻辑电平传送给逐次逼近寄存器。本发明克服了传统结构的逐次逼近寄存器型模数转换器拥有高分辨率但低采样速率的缺点，能够实现高速量化，提高模数转换器的系统带宽，在采样频率下实现高分辨率的量化，可用于高速，高精度模拟到数字的转换中。
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公开(公告)号：CN104269433B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410454173.0
申请日：2014-09-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L29/778 , H01L29/06
Abstract: 本发明涉及半导体技术。本发明解决了现有氮化镓基异质结场效应晶体管为耗尽型器件，而没有一种相对可靠的增强型器件的问题，提供了一种具有复合沟道层的氮化镓基增强型异质结场效应晶体管，其技术方案可概括为：与现有的GaN MIS-HFET器件相比，本发明的具有复合沟道层的氮化镓基增强型异质结场效应晶体管在其铝铟镓氮缓冲层及沟道层之间具有氮化铝背势垒层，且沟道层为复合沟道层。本发明的有益效果是，提高了可靠性，且可重复性高，适用于氮化镓基异质结场效应晶体管。
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