CMOS Transistörler ile Gerçekleştirilen İkinci Kuşak Akım Taşıyıcısına ait Performans Parametrelerinin Elman Yapay Sinir Ağı ile İncelenmesi

Objective & Hypothesis:Akım modlu devrelerin CMOS gerçeklemelerinde, transistörlerin istenmeyen parazitik etkilerinden dolayı devrelerde istenmeyen parazitik empedanslar oluşabilmektedir.

📊

Key Findings & Data:Oluşan parazitik empedanslar, sistemin çalışma karakteristiğini değişmesine ve/veya etkilenmesine neden olmaktadır.

💡

Conclusion & Impact:Eğitilen yapay sinir ağının hata oranı, ortalama %4,59 olarak bulunmuştur.

🔬Design:Modeling & Simulation

📍Scope:9 adet

⚙️Variables:Akım Taşıyıcı · Yapay Sinir Ağı · Elman

Özet

Akım modlu devrelerin CMOS gerçeklemelerinde, transistörlerin istenmeyen parazitik etkilerinden dolayı devrelerde istenmeyen parazitik empedanslar oluşabilmektedir. Oluşan parazitik empedanslar, sistemin çalışma karakteristiğini değişmesine ve/veya etkilenmesine neden olmaktadır. Parazitik empedansların etkisini azaltabilmek ve sistemi ideal çalışma karakteristiğine yaklaştırabilmek için, devrelerde kullanılan transistörlerin kanal genişlikleri ve kutuplama akımları değiştirilebilir. Yapılan bu çalışmada, ikinci kuşak akım taşıyıcı devresi üzerindeki parazitik dirençlerin etkilerini azaltabilmek ve terminallere ait bant genişliğini arttırmak için, uygun tasarım parametrelerini tahmin eden bir yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Oluşturulan yapay sinir ağı, Elman ağ yapısına sahiptir ve 30 nörona sahip tek gizli katman içermektedir. Yapay sinir ağı eğitilirken 12 farklı eğitim fonksiyonu kullanılmıştır. Eğitimlerde kullanılan veri seti, LTSPICE programı kullanılarak oluşturulmuştur. Veri setinde 9 adet özniteliğe sahip 60 bin veri bulunmaktadır. Verilerin 54 bini eğitimde kullanılırken 6 bin veri test için ayrılmıştır. Yapılan testlerde en ideal sonucu Scaled Conjugate Gradient eğitim algoritması vermiştir. Eğitilen yapay sinir ağının hata oranı, ortalama %4,59 olarak bulunmuştur.

Keywords

Akım Taşıyıcı Yapay Sinir Ağı Elman Scaled Conjugate Gradient

🔖

Cite This Article

KORKMAZ, M. O., YESİL, A., SEYMAN, M. N., ÇETİN, O. (2020). CMOS Transistörler ile Gerçekleştirilen İkinci Kuşak Akım Taşıyıcısına ait Performans Parametrelerinin Elman Yapay Sinir Ağı ile İncelenmesi. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 2, 11–17. https://ajindex.com/articles/793034

📄 Full Text PDF Viewer

Open in New Tab ↗

↗New Tab

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (2)

A. A. El-Adawy, A. M. Soliman, and H. O. Elwan, “A novel fully differential current conveyor and applications for analog VLSI,” IEEE Trans. Circuits Syst. II Analog Digit. Signal Process., vol. 47, no. 4, pp. 306–313, Apr. 2000. [2] W. Chiu, S.-I. Liu, H.-W. Tsao, and J.-J. Chen, “CMOS differential difference current conveyors and their applications,” IEE Proc. - Circuits, Devices Syst., vol. 143, no. 2, p. 91, 1996. [3] F. Kacar, B. Metin, and H. Kuntman, “A new CMOS dual-X second generation current conveyor (DXCCII) with an FDNR circuit application,” AEU - Int. J. Electron. Commun., vol. 64, no. 8, pp. 774–778, Aug. 2010. [4] A. Fabre, O. Saaid, F. Wiest, and C. Boucheron, “High frequency applications based on a new current controlled conveyor,” IEEE Trans. Circuits Syst. I Fundam. Theory Appl., vol. 43, no. 2, pp. 82–91, 1996. [5] H. A. Alzaher, H. Elwan, and M. Ismail, “A cmos fully balanced second-generation current conveyor,” IEEE Trans. Circuits Syst. II Analog Digit. Signal Process., vol. 50, no. 6, pp. 278–287, Jun. 2003. [6] S. awad Mahmoud, “New Fully-Differential CMOS Second-Generation Current Conveyer,” ETRI J., vol. 28, no. 4, pp. 495–501, Aug. 2006. [7] E. ARSLAN, B. METIN, N. HERENCSAR, J. KOTON, A. MORGUL, and O. CICEKOGLU, “High Performance Wideband CMOS CCI and its Application in Inductance Simulator Design,” Adv. Electr. Comput. Eng., vol. 12, no. 3, pp. 21–26, 2012. [8] S. Minaei, “A new high performance CMOS third generation current conveyor (CCIII) and its application,” Electr. Eng. (Archiv fur Elektrotechnik), vol. 85, no. 3, pp. 147–153, Jul. 2003. [9] M. A. Ibrahim, H. Kuntman, S. Ozcan, O. Suvak, and O. Cicekoglu, “New first-order inverting-type second-generation current conveyor-based all-pass sections including canonical forms,” Electr. Eng., vol. 86, no. 5, Sep. 2004. [10] S. Minaei and C. Temizyurek, “Dual input all-pass filter using DVCC,” in SCS 2003.
International Symposium on Signals, Circuits and Systems. Proceedings (Cat. No.03EX720), vol. 2, pp. 477–480, 2003. [11] G. Ren, Y. Cao, S. Wen, T. Huang, and Z. Zeng, “A modified Elman neural network with a new learning rate scheme,” Neurocomputing, vol. 286, pp. 11–18, Apr. 2018. [12] A. Yeşil, Y. Çelik, and F. Temurtaş, “Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile İkinci Kuşak Akım Taşıyıcının Performans Parametrelerinin Tahmin Edilmesi,” vol. 1, pp. 13–23, 2019. [13] E. ARSLAN and A. MORGÜL, “SELF-BIASING CURRENT CONVEYOR FOR HIGH FREQUENCY APPLICATIONS,” J. Circuits, Syst. Comput., vo