Design and Implementation of a Calibrating T-Model Neural-Based A/D Converter

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概要

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• A calibrating analog-to-digital (A/D) converter employing a T-Model neural network is described. The T-Model neural-based A/D converter architecture is presented with particular emphasis on the elimination of local minimum of the Hopfield neural network. Furthermore, a teacher forcing algorithm is presented and used to synthesize the A/D converter and correct errors of the converter due to offset and device mismatch. An experimental A/D converter using standard 5-μm CMOS discrete IC circuits demonstrates high-performance analog-to-digital conversion and calibrating.

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 1996-04-25

著者

• TANG Zheng

  Faculty of Engineering, Toyama University

• Tang Zheng

  Miyazaki University

• TANNO Koichi

  Faculty of Engineering, Miyazaki University

• ISHIZUKA Okihiko

  Faculty of Engineering, Miyazaki University

• Tang Zheng

  Faculty Of Engineering Miyazaki University

• 丹野 浩一

  一関工高専

• Tanno Koichi

  Faculty Of Engineering Miyazaki University

• ISHIZUKA Okihiko

  Miyazaki University

• SHIRATA Yuichi

  Faculty of Engineering, Miyazaki University

• Shirata Yuichi

  Faculty Of Engineering Miyazaki University

• Ishizuka Okihiko

  The Faculty Of Engineering Miyazaki University

• Ishizuka Okihiko

  Faculty Of Engineering Miyazaki University

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