单比特神经网络中高速二阶ΣΔ调制器设计研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了将人工智能技术应用于单比特人工神经网络中的高速二阶ΣΔ调制器设计。作者高彬在电路与系统专业指导下，针对单比特神经网络的需求，设计了一种能够将模拟输入信号转换为单比特数字信号的ΣΔ调制器。论文详细阐述了ΣΔ调制器的工作原理和结构，选择了二阶开关电容ΣΔ调制器，并利用MATLAB的SIMULINK进行行为级建模和仿真，以确定电路设计参数。在0.35微米CMOS工艺下进行了电路仿真，结果表明在特定条件下，该调制器能达到高信噪比和大动态范围，且电路功耗较低。实际芯片测试进一步验证了设计的有效性。关键词包括单比特、人工神经网络、ΣΔ调制器以及开关电容。" 本论文的核心知识点包括： 1. **人工神经网络**：神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，用于处理模式识别、信号处理、系统辨识和优化等问题。 2. **单比特处理**：在数字神经网络中，单比特处理技术将模拟信号转换为单比特数字信号，提供高可靠性、高抗干扰性和简单的运算单元结构，适合大规模神经网络的实现。 3. **ΣΔ调制器**：ΣΔ调制器是将连续模拟信号转换为离散数字信号的装置，特别适用于高分辨率的模数转换。文中重点讨论了二阶开关电容ΣΔ调制器，因其在单比特神经网络中对于输入信号的处理需求具有优势。 4. **二阶开关电容ΣΔ调制器**：这种结构利用开关电容技术和二阶滤波特性来提高调制器的性能，包括信噪比和动态范围。 5. **MATLAB SIMULINK**：作为仿真工具，SIMULINK被用来进行行为级建模和仿真，以确定电路设计的参数和性能指标。 6. **电路设计与仿真**：包括开关电容累加器、运算放大器、1比特D/A反馈电路、电压比较器和非交叠时钟等模块的设计，以及整体电路的仿真，以评估系统性能。 7. **CMOS工艺**：采用0.35微米CMOS工艺，这种工艺在集成电路设计中常见，用于实现低功耗和高性能的电子设备。 8. **电路性能指标**：包括信噪比（SNR）、动态范围（DR）和有效位数（ENOB），这些指标是衡量调制器性能的关键参数。 9. **芯片流片与测试**：实际的芯片制作和测试验证了理论设计的可行性和实际性能，展示了在相同采样率和超采样率下，一阶与二阶ΣΔ调制器的性能差异。 通过以上知识点，论文展示了如何将人工智能技术应用于硬件实现，特别是在构建高速单比特人工神经网络中的关键组件——二阶ΣΔ调制器的设计与优化。