Architectures neuronales pour la conversion analogique/numérique [French]

By Mounir Bouhedda

Les travaux pr?sent?s dans ce travail porte principalement sur la mise en oeuvre de nouvelles architectures intelligentes, flexibles et moins complexes pour la conversion analogique/num?rique rapide et pr?cise. Cela r?pondra au besoin de l'industrie des capteurs intelligents (smart sensors) et des composants MEMS ? savoir, la digitalisation des signaux de capteurs et la r?alisation d'une fonction importante de correction des non-lin?arit?s de la caract?ristique des capteurs. Plusieurs structures neuronales pour la conversion analogique/num?rique ont ?t? synth?tis?es et optimis?es en vue de les impl?menter sur circuits analogiques. ?galement, d'autres circuits analogiques et hybrides (analogique/FPGA) ont ?t? r?alis?s pour la conversion analogique/num?rique et la lin?arisation en m?me temps. La conception de ces derniers ?tait modulaire en utilisant des mod?les neuronaux optimaux. Les architectures d?velopp?es ont ?t? soumises ? des tests temporels, statistiques et spectraux normalis?s qui ont permis d'en conclure sur les performances des nouvelles architectures r?alis?es en montrant la capacit? de lin?arisation et de conversion en binaire de la sortie d'un capteur non-lin?aire.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6131567271
• ISBN13: 9786131567278
• Release Date: March 2011
• Publisher: Omniscriptum
• Length: 220 Pages
• Weight: 0.72 lbs.
• Dimensions: 0.5" x 6.0" x 9.0"