Architectures neuronales pour la conversion analogique/numérique: Contribution à l'amélioration des performances des convertisseurs analogiques/numériques linéaires e (Omn.Univ.Europ.) - Image 1

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OmniScriptum Architectures neuronales pour la conversion analogique/numérique: Contribution à l'amélioration des performances des convertisseurs analogiques/numériques linéaires e (Omn.Univ.Europ.)

Name: Architectures neuronales pour la conversion analogique/numerique: Contribution a l'amelioration des performances des convertisseurs analogiques/numeriques lineaires e (Omn.Univ.Europ.)
Brand: OmniScriptum
Price: 61.0 GBP
Availability: InStock

Engineering

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Description

Les travaux présentés dans ce travail porte principalement sur la mise en ? uvre de nouvelles architectures intelligentes, flexibles et moins complexes pour la conversion analogique/numérique rapide et précise. Cela répondra au besoin de l'industrie des capteurs intelligents (smart sensors) et des composants MEMS à savoir, la digitalisation des signaux de capteurs et la réalisation d'une fonction importante de correction des non-linéarités de la caractéristique des capteurs. Plusieurs structures neuronales pour la conversion analogique/numérique ont été synthétisées et optimisées en vue de les implémenter sur circuits analogiques. Également, d'autres circuits analogiques et hybrides (analogique/FPGA) ont été réalisés pour la conversion analogique/numérique et la linéarisation en même temps. La conception de ces derniers était modulaire en utilisant des modèles neuronaux optimaux. Les architectures développées ont été soumises à des tests temporels, statistiques et spectraux normalisés qui ont permis d'en conclure sur les performances des nouvelles architectures réalisées en montrant la capacité de linéarisation et de conversion en binaire de la sortie d'un capteur non-linéaire.

Product Specifications

Brand: OmniScriptum
Format: paperback
ASIN: 6131567271
Category: Books > Subjects > Biography > Professionals & Academics > Engineering
Domain: Amazon UK
Release Date: 31 March 2011
Listed Since: 01 April 2011

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