典型文献
一种应用于高精度SAR ADC校准的剪枝神经网络算法
文献摘要：
介绍了一种基于剪枝神经网络的后台校准算法,能够对高精度单通道SAR ADC的电容失配、偏移、增益等多个非理想因素同时进行校准,有效提高SAR ADC的精度.本算法不仅可以达到全连接神经网络校准效果,而且同时对贡献小的权重进行剔除,降低了校准电路的资源消耗,加快了神经网络校准算法速度.仿真结果表明,信号频率接近奈奎斯特频率的情况下,对16 bit 5 MS/s的SAR ADC进行校准,校准后ADC的有效位数从7.4 bit提高到15.6 bit,无杂散动态范围从46.8 dB提高到126.2 dB.
文献关键词：
逐次逼近型模数转换器;剪枝神经网络;校准
中图分类号：
作者姓名：
王亮;邓红辉;陈浩;尹勇生
作者机构：
合肥工业大学微电子学院,合肥230009
文献出处：
引用格式：
[1]王亮;邓红辉;陈浩;尹勇生-.一种应用于高精度SAR ADC校准的剪枝神经网络算法)[J].微电子学,2022(02):270-275
A类：
剪枝神经网络
B类：
SAR,ADC,神经网络算法,后台,单通道,电容失配,非理想因素,全连接神经网络,校准电路,资源消耗,奎斯特,bit,有效位数,无杂散动态范围,dB,逐次逼近型模数转换器
AB值：
0.260904
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