FGMOS transistorlarla nöron tasarımı ve sınıflayıcı uyuglamalar
Neuron design with FGMOS transistors and classifier applications
- Tez No: 139739
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: FGMOS, nöron, YSA, smıflayıcı, iris xı, FGMOS, neuron, ANN, classifier, Iris Xll
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
ÖZET Bu çalışmada, Vlassis ve Siskos'un 2001 yılında önerdikleri (Vlassis, 2001) FGMOS transistorlarla kurulmuş farksal gerilim zayıflatıcı yapısına dayanan bir kare alıcı ve bunun da geliştirilmesiyle beslemeden beslemeye giriş verilebilen ve doğrusallığı çok iyi olan analog dört bölgeli çarpıcı yapısı incelenip tasarlanmış, bu önerilen çarpma devresi ve yine FGMOS transistorlara dayanan farksal karşılaştıncı yapıları kullanılarak nöron tasarımı gerçekleştirilmiştir. Söz konusu devrenin özgün yanı, FGMOS olarak adlandırılan yüzen geçitli ve çok girişli MOS yapılarım içermesidir. FGMOS transistorlarda yüzen-geçit gerilimi, birden çok sayıdaki giriş işareti ile kutuplanan ikinci poli silisyum bölgelerinin, yüzer bırakılmış birinci poli silisyum tabakasından oluşan geçide kapasitif oranıyla belirlenir. Dolayısıyla her bir giriş geriliminin yüzen-geçit gerilimine etkisi, o girişle yüzen-geçit arasındaki kapasite oranında olacaktır. Böylece tasarımı gerçekleştirilmiş olan FGMOS nöron yapıları kullanılarak yapay sinir ağlan oluşturulabilir hale gelmiştir. MATLAB programıyla yapay sinir ağları eğitilip yapısı belirlenerek ağırlıklar elde edilmiştir. FGMOS nöron yapıları kullanılarak yapay sinir ağlarında çok bilinen problem olan XOR problemim gerçekleyen yapay sinir ağı devresi verilmiştir. Bu aşamadan sonra ise, benzer yöntemlerle FGMOS nöron yapısıyla kurulmuş olan iris (süsen çiçeği) sınıflama işlemi yapan devre elde edilmiştir. Daha sonra, bu ağı gerçekleyen devre tasarlanıp HSPICE programında simülasyon sonuçlan elde edilmiştir. Son olarak da, MATLAB ve HSPICE programlannda elde edilen simülasyon sonuçları karşılaştırmalı bir şekilde verilmiştir. Gerçekleştirilen bütün devrelerin giriş gerilimleri, ilgili kapasitenin yüzen geçide bağlı toplam kapasiteye oram kadar zayıflatılmakta ve bu durum giriş gerilimlerinin beslemeden beslemeye tam salınımlı olmasına olanak tanımaktadır. Tasanmı yapılan devrelerde bu özelliğin sağlandığı görülmüştür. Devrelerin içerdiği FGMOS yapılarda seri kapasitif yapılar olduğundan simule etme güçlüğü makro modellerden yararlanarak aşılmaya çalışılmıştır. Devrelerin gerçeklenmesinde TÜBİTAK- YİTAL 1.5um çift poli - çift metal CMOS parametreleri kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this study, the multiplier structure, proposed by Vlassis and Siskos in 2001 (Vlassis, 2001), which is a four-quadrant multiplier with rail-to-rail linear input and low nonlinearity obtained by improving the squarer based on the differential voltage attenuator structure composed of FGMOS transistors has been studied and a neuron model using this multiplier circuit and FGMOS based differential comparator, has been designed. The originality of the circuit in question is that, it uses floating-gate multi-input MOS devices, also called“FGMOS transistors”. The floating-gate potential of a FGMOS transistor is being determined by the capasitive coupling of the second poly areas -which biased by multi inputs- with the floating gate formed by the first poly layer. So, the influence of the any input voltage over the floating gate should be proportional to the value of the capacitor between this input and the floating gate. Thus the construction of the artificial neural networks has become possible using the FGMOS neuron structures that have been designed. The neural networks have been trained and the weights were obtained by determining their structure with MATLAB. An artificial neural network circuit is presented, implementing the well known XOR problem in the artificial neural networks area, using FGMOS neuron structures. After this stage, the circuit that makes Iris classification has been obtained by similar methods. Next, the circuit implementing this network was designed and the simulation results were obtained by the HSPICE program. Finally, the simulation results obtained in MATLAB and HSPICE are presented in a comparative form. The inputs of all the implemented circuits are attenuated as much as the proportion between the related capacitor value and the total capacitance value connected to the floating gate and this gives the opportunity to use full-swing input voltages. This characteristic is being demonstrated for the designed circuits. The difficulty to simulate the circuits because of the FGMOS structures containing serial capacitance structures, is being defeated by the macromodels calculating the floating gate potentials. The TÜBİTAK- YİTAL 1.5um double- poly double-metal CMOS parameters have been used for the implementation of the circuits.
Benzer Tezler
- Eşikaltı FGMOS transistorlar ile düşük gerilimde çalışan analog YSA devre bloklarının tasarımı
Design of low voltage analog ANN circuit blocks by using subthreshold FGMOS transistors
FATİH KELEŞ
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- FGMOS transistor kullanılması ile analog devre tasarımında yeni olanaklar
New possibilities in analog circuit design by using FGMOS transistors
SİNEM KELEŞ
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HULUSİ HAKAN KUNTMAN
- Yüzen geçit mos transistorün analog devre uygulamaları
Floating gate mos transistor's analog circuit applications
ARZU İSMAİL YEŞİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FIRAT KAÇAR
- FGMOS tabanlı akım kontrollü difreansiyel fark gerilimli akım taşıyıcı tasarımı ve uygulamaları
Design and applications of FGMOS based current controlled differential differerence current conveyor
ÖKKEŞ GÖKALP SÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALÇI
- Düşük güçlü MOS tasarım yöntemlerinin incelenmesi ve bazı üniversal aktif elemanlara uygulanması
Investigation of low power MOS design methods and application to some universal active elements
PELİN DOĞAN SEKRETER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALÇI
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİLLA UYGUR