用于CMOS图像传感器的列并行RSD循环ADC

为解决大多数循环型(cyclic)模数转换器(analog-to-digital convertor, ADC)不能实现双输入模式的问题,提出了一种10位的可实现单端和差分两种输入模式的cyclic ADC结构.采用RSD算法,实现对比较器阈值偏差的修正,提出一种两级自补偿结合增益自举的改进型运放结构,在实现高增益的同时,能够保证输出结果不受环路失调影响.仿真结果表明在5.2 MHz工作时钟和2.5 V电源电压下,提出的cyclic ADC实现了200 ksps的转换速度,信噪比60.98 dB,有效位数9.8 bit,功耗4.97 mW,版图面积0.059 mm2.研究结论表明该电路有较高的转换速度和精度,且由于能够实现单端和差分两种输入模式,使得该电路的适用范围得到了扩展.

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循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适合序列数据的建模。它在语音识别、自然语言处理等领域取得了成功。是除卷积神经网络之外深度学习中最常用的一种网络结构。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾循环神经网络的发展历程与在各个领域的应用。

创建图形进度指示器以监视长时间运行的循环中迭代的完成情况。 用法类似于 MATLAB 的内置 waitbar 函数，但除了普通的 for 循环外，它还适用于 parfor 循环。 工作线程写入临时文件以记录每次 parfor 迭代的完成情况，并且计时器会定期更新进度条。 通过内部传递给 waitbar 的可选参数，用户可以设置取消按钮或 waitbar 支持的任何其他选项。 目前，仅支持本地执行，但可以修改该函数以将 tempdir 替换为所有工作人员都可以访问的位置。 用法示例： N = 50； %parfor 迭代总数hbar = parfor_progressbar(N,'请稍等...'); %创建进度条parfor i=1:N, 暂停（randint）； % 计算hbar.iterate(1); % 一次迭代的更新进度结尾关闭（hbar）； % 关闭进度条