A Modified Approach for CMOS Auto-Zeroed Offset-Stabilized Opamp

In this paper, a very low-offset continuous time amplifier has been presented. It has the fully differential structure and uses an Auto-zeroed offset stabilization technique. This structure consists of two phases in which the offset value is sampled in the first phase and then subtracted from the signal in the second phase. In order to maintain the continuous time topology, the amplifier uses two paths called main-path and sub-path where the main-path is never disconnected from the signal path and as a result the structure will be continuous time. The amplifier is designed to have a total amount of power dissipation about 3 mW in the standard 0.35 μm CMOS process. Furthermore, the proposed Opamp has an offset value lower than 1 μV at a 2.5 kHz Auto-zeroing frequency, unity gain frequency of 6.14 MHz and phase margin of 78.6° with 50 pF loads.

一种用于传感器模拟前端的可编程增益放大器

基于华虹0.18μm CMOS工艺设计了一款用于传感器模拟前端的可编程增益放大器(PGA),其整体采用全差分结构来抑制传感器输出的共模噪声、直流分量以及供电电源的输出噪声。该电路由仪表放大结构轨对轨输入级、轨对轨自动调零全差分运算放大器、数字控制电路以及直流分量消除电路这四个部分构成,同时采用连续时间自动调零校准技术来降低其输入失调电压。PGA的放大倍数为5 bit调节,共12个档位,分别为1,2,4,8,…,1024,2048倍。在3.3 V电源电压下,PGA输入输出摆幅为0.2~3.1 V。在输入500 mV的直流分量条件下,在-40~125℃的温度范围内,可将直流分量抑制到47.6μV。通过Virtuoso软件进行电路设计、版图绘制以及仿真验证,后仿真结果表明,在进行100次蒙特卡罗仿真下,电源抑制比和共模抑制比在1 kHz处的平均值分别约为110.3 dB和116.1 dB,输入失调电压的1σ值约为21.3μV。

基于AZFA技术的高精度低功耗Σ-Δ调制器

为满足高精度Σ-Δ调制器在实际应用中对于低功耗日益严格的要求,提出一种基于自稳零和双通道动态运放结合的AZFA技术的离散型Σ-Δ调制器。设计采用局部前馈、全局反馈的全差分二阶单bit量化结构,具有低功耗、低失调、低噪声、稳定性好的优点。整体电路采用SMICBCD 0.18μm工艺,工作电压为5 V。仿真结果表明,在过采样率(OSR)为512、采样时钟频率为163 kHz条件下,其信噪比、有效位数、整体功耗等相关指标均有优秀表现,适用于低速高精度低功耗系统的应用场景。

结合知识图谱的变分自编码器零样本图像识别

近年来,结合生成模型的零样本算法得到了广泛的研究,但此类方法通常仅使用属性注释,缺少类别语义,而单一信息对类别表征能力不够强,容易产生域偏移,影响知识迁移的效果,进而降低分类结果的准确率。为了解决此问题,提出一种结合知识图谱变分自编码器零样本识别算法(KG-VAE),通过构建联合类别分级结构,类别文本描述和词向量的层次结构化知识图谱作为语义信息库,将知识图谱中丰富的语义知识结合到以变分自编码器为基础的生成模型中,使生成的潜在特征更好保留有效的判定性信息,减小域偏移,促进知识迁移。在四个公开的零样本数据集上进行了实验,对比基准方法CADA-VAE,分类平均准确率有一定的提高;同时利用消融实验证明了知识图谱作为语义辅助信息的有效性。

双通道零漂移精密集成运算放大器设计

设计了一种双通道、零漂移、高精密的轨对轨运算放大器,该运算放大器结合了自动调零技术与乒乓架构,对信号进行连续处理的同时也避免了互调失真的产生。整体电路结构主要包括:主运算放大器、调零运算放大器、频率补偿电路、开关电路、振荡器、非交叠时钟电路以及基准电路。其中,基准电路、振荡器,非交叠时钟电路为共用模块,其余部分在双通道中独立工作。基于Cadence软件,采用国内0.6μm BCD工艺进行仿真设计,结果表明,在5 V的电源电压条件下,实现的性能指标为:输入失调电压<3.6μV,失调电压漂移<0.007μV/℃,开环增益>125 dB,共模抑制比>135 dB,电源抑制比>117 dB,增益带宽积>1.46 MHz,同时能够实现轨对轨输入输出。

一种伪随机开关动作的自稳零运算放大器

设计实现了一种低失调、高增益的轨到轨运算放大器(运放),整体电路主要包含带隙基准、环形振荡器、伪随机信号发生器、主运放以及调零辅助运放。采用时间交织结构的自稳零技术降低了运放的输入失调电压,通过主运放与辅助运放增益相叠加的方式获得高增益。为了改善自稳零运放开关动作所引起的互调失真现象,设计了一种伪随机信号发生器,用于控制自稳零运放的开关动作,以一种非固定周期的伪随机时序信号代替传统的周期性时序信号,避免了由MOS开关管周期性动作引入的二次谐波甚至多次谐波,改善了运放的调零效果,消除了输出信号中的互调失真。基于0.5μm CMOS工艺完成了整体电路的设计与流片,电路仿真与芯片实测数据均达到较好效果。在电源电压5 V,环境温度25℃条件下,实测输入失调电压为0.6μV,输入偏置电流小于10 pA,开环增益为140.8 dB,共模抑制比为138.4 dB,电源抑制比为142.9 dB,该电路可用于高精度信号采集和调理。

一种基于0.6μm BCD工艺的40V高压输出自稳零运算放大器

设计实现了一种基于0.6μm BCD工艺的40 V高压输出自稳零运算放大器。该运算放大器采用了时间交织自稳零结构,实现了对输入失调电压的连续校准,同时使用40 V耐压PDMOS管和NDMOS管,实现了ClassAB结构的高压输出。运算放大器的输入级和自稳零校准电路采用0.6μm普通MOS管实现,均工作在5 V电源电压下;放大级和输出级中部分晶体管采用非对称结构的40 V DMOS管,实现了高压输出。整体电路中只有DMOS管的漏源电压承受40 V的耐压,其余MOS管的各端电压均在正常的工作范围内,没有耐压超限风险。前仿真结果表明,该运算放大器在5 V和40 V双电源电压下工作正常,输入失调电压为0.78μV,输出电压范围为3.0~37.7 V,等效直流增益为142.7 dB,单位增益带宽为1.9 MHz,共模抑制比为154.8 dB,40 V电源抑制比为152.3 dB,5 V电源抑制比为134.9 dB。

带有自动归零技术的两级逐次逼近模拟数字转换器

提出和验证了一个两级高位模数转换器新架构。该架构用剩余电压放大器连接两级。与传统结构不同的是:此剩余电压放大器使用了改进的新型自动归零技术,并且在第二级中,两个单端数模转换器代替一个差分数模转换器。第一级采样量化时,剩余电压放大器短路,将自身噪声失配电压放大,并保存在其中一个单端数模转换器中。第一级量化完毕,放大器将剩余电压和其噪声失配电压一起放大并保存在另一个单端数模转换器中。第二级量化时,两个单端数模转换器上的失配电压及低频噪声会互相抵消。基于该技术,利用180 nm工艺,实现了500 kHz采样频率的16位数模转换器。在放大器输入等效噪声(rms)为89μV情况下,利用560μA电流,实现了93.7 dB的SNDR。

基于低秩堆栈式语义自编码器的零样本学习

在图像分类领域,现有的深度学习等方法在训练时需要大量有标注的数据样本,且无法识别在训练阶段未出现的类别。零样本学习能有效缓解此类问题。本研究基于堆栈式自编码器和低秩嵌入,提出了一种新的零样本学习方法,即基于低秩嵌入的堆栈语义自编码器(low-rank stacked semantic auto-encoder,LSSAE)。该模型基于编码-解码机制,编码器学习到一个具有低秩结构的投影函数,用于将图像的视觉特征空间、语义描述空间以及标签进行连接;解码阶段重建原始视觉特征。并通过低秩嵌入,使得学习到的模型在预见未见类别时能共享已见类的语义信息,从而更好地进行分类。本研究在五个常见的数据集上进行实验,结果表明LSSAE的性能优于已有的零样本学习方法,是一种有效的零样本学习方法。

一种用于自稳零放大器的伪随机信号发生器

提出了一种用于自稳零运算放大器的伪随机信号发生器电路.该电路结合了线性反馈移位寄存器和多级计数器,实现了输出信号的频率在一定范围内随机变化的功能.利用7级线性反馈移位寄存器生成的7位伪随机码对多级计数器进行置位,计数器以置位后的状态开始计数.当计数器计满时,输出信号跳变一次.同时,线性反馈移位寄存器生成新的伪随机码对计数器电路进行重新置位,计数器再重新计数.最终产生频率在一定范围内随机变化的输出信号.该输出信号作为自稳零放大器失调校准电路的开关时序信号,使自稳零运放的失调电压校准电路(开关电容结构)的开关动作具有随机化特征,产生的开关毛刺类似随机噪声,改善了自稳零放大器失调电压的校准效果.该伪随机信号发生器电路采用0.5μm CMOS工艺实现.仿真结果表明,该信号发生器电路实现产生的输出信号的频率在2kHz到4kHz范围内随机变化.将其用于自稳零运算放大器的失调电压校准中,自稳零运放输出信号中的谐波显著降低.

基于判别器反馈的零样本图像分类方法

零样本学习(zero-shot learning, ZSL)致力于在训练期间缺乏不可见类数据的情况下,仍能达到对不可见类别分类的目的。目前在生成式方法中,基于联合生成模型VAEGAN的零样本学习是一个研究热点。在此基础上,提出了一个基于判别器反馈VAEGAN(discriminator feedback VAEGAN,DF-VAEGAN)的零样本图像分类方法。该方法在判别器部分引入了一个反馈模块,在训练阶段可以提升模型整体的性能,在特征生成阶段可以结合生成器共同提升特征生成质量,最终通过高质量的合成特征训练分类器,提高分类准确率。本文还通过解码器重建属性特征,并使用循环一致性损失确保生成特征具备语义一致性。传统ZSL和广义零样本(generalized zero-shot learning, GZSL)图像分类实验展示了本文方法在5个经典数据集上均优于现有方法,在零样本图像分类任务中有效增强了特征合成质量和减少了类别间歧义的目标。

基于零样本学习的集装箱箱号识别系统研究

针对传统集装箱号识别方法对于新出现的没有标签的集装箱无法进行准确识别问题,介绍一种用于集装箱号自动识别的基于语义自编码器的零样本学习方法。该方法可实现对陌生集装箱号的准确识别;给出一种基于该方法的箱号识别系统及其智能视觉识别系统、后端集中管控系统、web前端系统组成,可为集装箱号识别解决方案提供参考。

视觉特征对比解耦的广义零样本学习

广义零样本学习通常利用在ImageNet上预训练的深度模型来提取相应的视觉特征,然而预训练模型提取到的视觉特征不可避免地包含和语义无关的信息,这将导致语义—视觉对齐的偏差以及对不可见类的负迁移,从而影响分类结果。为解决上述问题,提出了视觉特征对比解耦的广义零样本学习模型(visual feature contrast decoupling for generalized zero-shot learning,VFCD-GZSL),通过解耦出视觉特征中的语义相关表示来降低冗余信息对分类结果的影响。具体来说,首先用条件变分自编码器生成不可见类的视觉特征。然后通过解耦模块将视觉特征解耦语义相关和语义无关的潜层表示,同时添加总相关惩罚和对比损失来鼓励两者间的相互独立,并用语义关系匹配模型衡量其语义一致性,从而指导模型学习语义相关表示。最后使用特征细化模块细化后的特征和语义相关表示联合学习一个广义零样本学习分类器。在四个数据集上的实验均取得较优的结果,证实了所提方法的有效性。

H_(2)掺混比例对NH_(3)自燃温度影响的数值模拟

氨-氢融合是提高NH_(3)活化氛围解决车用氨燃料着火难、可燃域窄和燃烧速度慢的有效途径。为了揭示掺氢比例对氨自着火温度的影响规律及作用机制,采用Chenkin化学动力学软件计算了氨氢混合物(H_(2)/NH_(3)=0~100%)在初始压力1~50 bar,当量比0.5、1和2时的自燃温度。结果发现:当掺氢比例低于30%时,可明显降低氨氢混合物的自燃温度。初始压力升高,对氨氢混合物着火起促进作用,但随着氢气掺混比例增加这种促进作用被不断弱化。当氨气比例较高时,链分支反应:NH_(2)+NO=NNH+OH是主要促进着火的反应,但随着氢气比例升高被第三体链分支反应:H_(2)O_(2)(+M)=OH+OH(M)替代。

一种消除失调的开关电容带隙基准电路

本文介绍了一种基于开关电容的带隙基准芯片电路.本文巧妙地利用电容和开关的模拟电阻,实现了静态电流小,温度系数好的开关型基准电压.同时运用自动调零技术,克服了线性基准的失调缺陷,消除了运放的失调电压,提高了输出电压的失调精度.电路在0.5μm VIS CMOS工艺下实现,温度系数29×10-6V/℃,20mV输入失调电压下的电压漂移仅为0.4mV.

VP型宽频带潮汐观测仪的研制

摆式潮汐观测仪是记录由天体相互作用力引起的地倾斜固体潮变化的地震前兆观测设备。基于VP型宽频带潮汐观测仪的研制过程论述其原理及应用,得出VP型宽频带潮汐观测仪具有频带宽、易操作、采样率高的特点。

提高倾斜传感器精度方法的研究

介绍了石英挠性加速度计及倾斜传感器、水平仪的基本工作原理,分析了传统提高倾斜传感器精度的方法和措施及各自的局限性。根据倾斜传感器在0°和180°两个位置的输出特性提出了零位自标校技术,它可有效地减小零位误差,使倾斜传感器的精度在全温范围内达到20″。

压力传感器信号调理模块的设计与实现

文中设计的调理电路模块主要用于压力传感器微弱信号的放大调理,该模块使用自动稳零技术的精密仪表放大器AD8230作为放大模块,且针对井下工作环境中的噪声影响,设计了相应的滤波电路。此外,为了满足井下钻柱内安装的尺寸要求,采用了小容量的镍电容代替了大容量的钽电容。这样不但提高了压力传感器采集数据精确性,且AD8230具有的自稳零功能极大的减小了电路中零点漂移的影响,也减小了信号放大后的误差,从而提高了压力传感器的测量精度及可靠性。

基于压力桥小信号放大链路研究

微弱小信号采集在电子设计和数据采集中尤为重要,要有效处理小信号必须进行放大,但放大小信号的同时会将干扰放大并引起误差。为有效解决小信号放大中干扰和失调误差,文中在仔细研究小信号特性的基础上,提出采用精密仪表放大器和自归零技术对微弱信号放大,精密仪表放大器实现更高的共模抑制比,自归零技术减少失调误差,两者相结合可实现微弱信号稳定有效放大110倍。测试结果:在TINA-TI下进行仿真,可对毫伏级的信号稳定放大到几伏,并有效抑制干扰和失调误差。该设计具有一定的实用和参考价值,对研究小信号放大链路提供了一种新思路和设计方法。

应变测试系统的设计

针对某高动态响应的转矩传感器应用,给出了一种实用的惠斯登电桥测试电路。采用具有自动稳零功能的AD8230仪表放大器进行初级放大,有效解决了传统仪表放大器失调电压较大带来的零值附近信号淹没问题。系统采用电流环传输信息,很好地抑制了干扰,大大提高了系统动态性能。试验结果表明:该系统电路设计合理,可靠性高、精度高、温漂小、动态响应快、抗干扰能力强,对其他应变测试系统的电路设计具有借鉴意义。