一种采用共栅频率补偿的轨到轨输入/输出放大器

提出了一种采用共栅频率补偿的轨到轨输入/输出放大器,与传统的Miller补偿相比,该放大器不仅可以消除相平面右边的低频零点,减少频率补偿所需要的电容,还可获得较高的单位增益带宽.所提出的放大器通过CSMC 0.6μm CMOS数模混合工艺进行了仿真设计和流片测试:当供电电压为5V,偏置电流为20μA,负载电容为10pF时,其功耗为1.34mW,单位增益带宽为25MHz;当该放大器作为缓冲器,供电电压为3V,负载电容为150pF,输入2.66 Vpp10kHz正弦信号时,总谐波失真THD为-51.6dB.     

一种基于超盒表示的规则提取方法

提出一种从训练样本提取基于超盒表示的模糊规则的方法,用于模式分类.这种方法把模式空间划分成模糊超盒,作为模糊规则的前件,规则的后件是相应的类别名称,同时给出每一条模糊规则的置信度.模糊分类规则从训练样本通过学习算法提取.规则提取方法可以分为,对于单个训练模式进行规则前件和后件的局部在线学习,和对于全部训练模式进行循环学习.实验显示规则提取的过程,说明通过这种方法能够获得有效的模式分类规则.     

单体模糊神经网络自学习问题研究

本文采用的单体模糊神经网络在智能控制中兼有模糊控制与人工神经网络控制的特点，不仅具有良好的控制特性，而且能够进行模型自学习和在线自调整。结合本身结构，人工神经网络理论和模糊理论，可得到ＭＦＮＮｓ自学习的一系列算法。     

ChatModeler：基于大语言模型的人机协作迭代式需求获取和建模方法

需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建模的效率有着重要意义.现有工作中有的使用知识库来提供更多知识,以辅助获取或者建模,有的利用自然语言处理等技术对获取或者建模过程进行自动化,但是它们并没有减轻需求提供者的负担.利用大语言模型（large language models,LLMs）的生成能力,提供了一种人机协作的迭代式需求获取和建模框架ChatModeler.具体来说,根据真实世界中需求团队的分工及协作关系,将部分需求提供者、需求分析师等角色的工作由大语言模型承担,而需求提供者只需要进行确认.为大语言模型扮演的各种角色进行了提示词设计,该提示词会随需求的元模型而变化.ChatModeler在7个需求案例上与3种需求模型的自动建模方法进行了14组对比实验,证明了ChatModeler在降低需求提供者的负担和生成高质量需求模型2个方面上的优越性.     

1V以下基于Vgs权重的CMOS恒压源

提出了一种新型CMOS恒压源的制作方案,它基于nMOS和pMOS的饱和区栅源电压随温度变化权重不同的原理,将两者做相关运算,得到零温度系数的恒压源.该电压源没有采用二极管和寄生三极管,并用SMIC 0.18μm数模混合工艺模型参数仿真并制造.测试结果表明,温度系数达到了44ppm/℃,PSRR为-46dB,650mV以上的电源电压就可以完全正常工作.芯片面积约为0.05mm2.     

可编程模糊逻辑控制器芯片的应用应用

研究了一种电流型可编制模糊逻辑控制器芯片（PFLC）的两种典型应用。在智能控制领域,利用PFLC设计并调试了倒立模糊控制系统,系统参数可由线性二次最优控制的方法导出。在信号处理领域,设计了一种基于PFLC的模糊自适应非线性均衡器,学习算法采用LMS算法,只需8次乘法运算,易于将PFLC扩展成为自学习模糊控制器芯片。     

基于硬件实现的基因算法的研究

本文提出了一种VLSI实现的硬件基因算法.研究了基因算法的各种变种,探讨了它们的性能及硬件实现的可能性.提出了一个能进行群体存储、父本选择、交叉、变异等操作且易于硬件实现的结构.在硬件实现上,用VHDL描述了整个算法.所作的设计是一个通用的VLSI结构,通过流水线结构和并行化操作获得了很好的性能.硬件实现基因算法有效地缩短运行时间,为实时应用提供了可能.整个设计用Altera公司的FLEX10K40型号的芯片进行了FPGA实现,它完全可以用VLSI来实现.     

FLOTOX型EEPROM存贮管的擦写特性与理论分析

制备了几种PLOTOX结构EEPROM存贮管,对其擦写过程作了测试分析.讨论了擦写时存贮管电容分压的物理模型,实验测量通过超薄氧化层的Fowler-Nordheim隧道电流,推导出在擦写过程中浮栅上存贮电荷量的计算公式.研究了存贮管的阈值电压,特别指出它不仅与浮栅上积累电荷有关,而且与测量时的漏电压有关,建立了存贮管阈值电压的计算公式.最后,介绍了实验结果并作讨论,指出有关公式可作为设计EEPROM存贮单元的基础.     

基于电荷泵实现的模糊控制器去模糊电路设计

设计了一种新型的模糊控制器去模糊电路单元.该电路由Gilbert乘法器、比较器和一个简单电荷泵电路组成,通过负反馈回路,自动调节电荷泵电路的输出电压,实现对输入的模糊控制规则激活度电压的归一化运算,进而完成重心法去模糊.采用无锡上华(CSMC)0.6 μm混合信号工艺,进行了归一化运算电路试验芯片的流水制作.测试结果表明,该电路可以用于去模糊运算.