【摘 要】
:
近年来,人工智能和集成电路领域的飞速发展对健康医学产生了深远的影响,机器学习可以利用病人大量的临床数据对其病情做精确地分析,智能计算机系统可以为卫生专业人员提供治疗方案。智慧医疗在电子信息、生物医学、数据分析等领域进行深度交叉融合,在引领未来医疗时代等方面具有重要意义。植入式生物医疗芯片作为智慧医疗的硬件载体,逐渐成为近年来的研究热点。植入式生物芯片需要植入生物体内获取被测者的生理参数,因此需要有
论文部分内容阅读
近年来,人工智能和集成电路领域的飞速发展对健康医学产生了深远的影响,机器学习可以利用病人大量的临床数据对其病情做精确地分析,智能计算机系统可以为卫生专业人员提供治疗方案。智慧医疗在电子信息、生物医学、数据分析等领域进行深度交叉融合,在引领未来医疗时代等方面具有重要意义。植入式生物医疗芯片作为智慧医疗的硬件载体,逐渐成为近年来的研究热点。植入式生物芯片需要植入生物体内获取被测者的生理参数,因此需要有较低的功耗和较小的面积。作为此类芯片中必不可少的关键模块,模数转换器(ADC)的性能好坏将直接影响到芯片性能,而具有功耗低、精度适中以及面积小等特点的逐次逼近型(SAR)ADC,非常适用于此类低功耗应用场景。本论文旨在设计一种面向植入式生物芯片的10位10KS/s低功耗SAR ADC。本论文着重研究SAR ADC中采样/保持开关、比较器、SAR控制逻辑以及DAC电容阵列四个关键模块电路,总结相应的低功耗技术,并提出电路的设计实现方案。本论文采用栅压自举采样/保持开关,改善输入电压变化时传统MOS管开关的导通电阻值也会发生较大变化的现象,提高线性度。本论文采用两级预放大动态比较器,通过合理设计来减小电路输入失调电压和噪声,同时平衡功耗。本论文采用同步半动态SAR控制逻辑电路,由D触发器、锁存器和逻辑门电路构成,单元逻辑门电路采用堆栈结构来降低电路的功耗。本论文基于VCM-based开关算法提出一种上极板采样“1+1+8”的多分段式DAC电容阵列,其先进性有以下四点:其一,该电容阵列导致比较器输入共模电压不随DAC电容阵列下极板电压切换而改变,提高了系统的稳定性;其二,上极板采样相对于下极板采样的电路功耗更低;其三,相比于传统二进制权重DAC结构,其阵列单位电容数量大大减小,功耗降低;其四,相比于分段式DAC结构,其衰减电容值为整数单位电容,改善电路精度。本论文基于55nm CMOS工艺实现电路设计与版图绘制,SAR ADC电路版图面积为185μm×107μm。在1V电源电压下,采样频率为10KS/s,输入频率为4.678KHz的正弦波信号时,仿真结果表明,ENOB为9.37bit,功耗为75.29n W,Fo M为24.33f J/conversion-step,满足本论文设计目标。
其他文献
随着大数据时代的来临,数据存储需求量剧增。NAND Flash因其高性能、高密度、非易失性和低功耗等优点成为目前主流存储介质。单个NAND Flash的容量和速度都远无法达到SSD的大容量和高速的主机接口需求,SSD中普遍使用将多个NAND Flash芯片集成在一起,控制多个芯片并行进行读写操作,来满足固态硬盘的设计需求。目前,PCIe接口的SSD已经进入了企业级市场和消费级市场。与传统SATA接
随着科学信息技术的成熟发展,市场对通信的需求不断增加,为应对复杂多变的通信环境,通信系统中天线的数量也越来越多。可重构天线凭借其可在频率、方向图或极化等方面实现单参数或多参数的重构,使单一天线具备多个天线的功能从而减少天线数量、简化电磁环境而成为天线设计领域的研究热点。石墨烯作为一种新型的二维碳纳米材料,由碳原子在同一平面内以正六边形的形式排列构成。其独特的结构和性质,已经得到了许多领域研究者们的
随着人们生活水平的日益提高和生活节奏的加快,人们对省时省力和体验舒适的人工智能技术的需求越来越多,而基于计算机视觉的目标检测任务则是人工智能领域的重要组成部分,智慧城市、自动驾驶、电力巡检以及人脸解锁等应用都用到了目标检测技术。早期的基于深度学习的目标检测模型大多数都利用了先验框(anchor)来降低模型的学习难度,但由于超参数较多、检测器泛化能力受限,近几年,学者们开始重点研究基于anchor-
静态随机存储器(Static Random-Access Memory,SRAM),在便携式移动电子设备、可穿戴电子设备以及片上系统(Systems On Chip,SOC)等嵌入式产品中扮演了重要的角色。目前芯片制造工艺不断发展,嵌入式芯片的工作带宽、功耗、面积和速度等性能指标也日益严苛。Fin FET工艺逐渐取代传统平面CMOS工艺,成为了目前主流的先进芯片制造工艺。为了满足目前嵌入式芯片的设
极化码由土耳其毕尔肯大学的Ar(?)kan教授于2009年首次提出,是一种理论上被证明可达信道容量的编码方案。对于极化码的译码方案,有两种主流算法,连续删除(Successive Cancellation,SC)译码算法和置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法,但是这两类算法都受限于译码性能与时延问题,不能满足下一代通信系统对高速率、低时延的要求,所以就需要探索一种译码新思
近年来,遥感技术的成熟和深度学习的发展为舰船智能化检测带来了新浪潮。舰船目标检测作为国防建设和海洋监测应用中关键环节而备受关注。然而,该研究仍然存在以下两个挑战:(1)现有合成孔径雷达数据集中,不同图像的舰船目标较小,常规方法容易受到复杂背景的干扰,严重影响舰船检测的准确率,即复杂背景舰船小目标检测问题;(2)现有光学遥感数据集中,同一幅图像中舰船目标在尺寸上差异大,在分布上密集,即多尺度高密集舰
随着信息化时代的到来,社会各领域出现了越来越多的智能化终端设备和交换节点,网络业务类型逐渐多样化,网络规模扩大化,这给网络交换技术带来了新的挑战。当前,卫星通信、智能汽车、远程控制、自动化工业等高科技领域对大规模业务传输提出了新的要求,采用CSMA/CD技术的传统以太网已经无法满足其对于实时性和可靠性的需求,而现有的TTE/TSN网络主要完成端口交换而不进行时间片的位移变换,因此必须采用集中路由规
高光谱图像分类旨在将高光谱图像中的所有像元分配至一组特定的类别中去,是高光谱图像处理领域最活跃的研究课题之一。同普通自然图像不同,高光谱图像较高的光谱维度,较高的空间变异性与光谱变异性,为高光谱图像分类任务带来挑战。卷积神经网络天然适合处理图像数据,且其在自然图像上的优异表现,很自然地被引入高光谱图像分类中。因此本文基于卷积神经网络设计高光谱图像分类框架。同时借鉴生物的视觉注意机制,为网络设计注意
量子信息学作为量子物理和信息科学交叉形成的一门新的学科,发展至今,在理论和实验上都已经取得了丰硕的成果。量子通信是量子信息科学的一个重要的分支,以量子态作为载体传输信息并且利用量子的独特的物理性质来保证通信的安全性和高效性。量子通信从起初的单光子通信到现在利用量子的纠缠特性进行通信,在不断的突破与进步。量子远程制备作为量子通信的主要研究内容,是实现量子远程通信、量子网络、量子计算的重要一环,在量子
随着集成电路的生产工艺不断进步,显示驱动芯片得以飞速发展。显示驱动芯片规模不断扩大,承担了更多的功能。显示驱动芯片结构复杂程度的不断上升,不仅会对芯片设计提出更高的要求,也会给芯片成品测试带来更多的挑战。现如今的消费电子市场芯片产品迭代周期不断缩短,为提高芯片的品质,降低芯片成本,减少芯片测试时间,可测试性设计逐渐占据了重要地位。可测试性设计主要方法是将芯片测试纳入芯片的设计规格中,通过在芯片中添