A Low-Complexity current-mode WTA circuit based on CMOS Quasi-FG Inverters



Título del documento: A Low-Complexity current-mode WTA circuit based on CMOS Quasi-FG Inverters
Revista: Computación y sistemas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000341039
ISSN: 1405-5546
Autors: 1
2
1
3
4
3
2
Institucions: 1Universidad Autónoma del Estado de México, Ecatepec, Estado de México. México
2Instituto Nacional de Astrofísica, Optica y Electrónica, Tonantzintla, Puebla. México
3Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, Distrito Federal. México
4Universidad Autónoma Metropolitana, Azcapotzalco, Distrito Federal. México
Any:
Període: Ene-Mar
Volum: 14
Número: 3
Paginació: 245-252
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español En este artículo, se presenta un circuito "ganador toma todo" (WTA) de baja complejidad en modo de corriente con salidas digitales. La propuesta se basa en el uso de un inversor que utiliza la técnica de Quasi–FG, el cual, realiza una integración de corriente y el cómputo de la celda ganadora. El diseño fue implementado usando una tecnología de doble polisilicio y tres capas de metal para interconexión en tecnología CMOS de 0.5µm. El circuito presenta buena precisión y velocidad en comparación con otras arquitecturas WTA existentes
Resumen en inglés In this paper, a low–complexity current–mode Winner–Take–All circuit (WTA) of O (n) complexity with logical outputs is presented. The proposed approach employs a Quasi–FG Inverter as the key element for current integration and the computing of the winning cell. The design was implemented in a double–poly, three metal layers, 0.5µm CMOS technology. The circuit exhibits a good accuracy–speed tradeoff when compared to other reported WTA architectures
Disciplines Ciencias de la computación
Paraules clau: Hardware,
Circuitos analógicos,
Inversores,
Redes neuronales,
Control difuso,
Sistemas no lineales
Keyword: Computer science,
Hardware,
Analog circuits,
Inverters,
Neuronal networks,
Fuzzy control,
Nonlinear systems
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