A low-power multilevel CMOS classifier circuit

İnsanların günlük yaşamında belirli bir sesi, görüntüyü veya analog bir veriyi tanımak için kullandıkları kuralları tanımlamak oldukça karmaşık bir dizi işlem gerektirmektedir ve hatta bu kuralları tanımlamak bazen mümkün olamamaktadır. Oysa pratikte karşılaşılan örüntü tanıma olaylarını, yazılım ve donanım tabanlı tanıma uygulamalarında belirli kriterlere oturtmak mümkündür. Sınıflandırma yöntemleri ilk olarak örüntü sınıflandırma adı altında görülmeye başlanmış ve ilk algoritmalarda basit yapılar ele alınmıştır; ilk gerçeklenen yapıda en yakın komşu yakınsaması kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi, benzer özellik taşıyan objelerin başka farklı özellikte olanlardan ayırt edilmesi şeklinde tanımlanabilir ve otomatik hedef belirleme, yapay zekâ, yapay sinir ağları, analog-sayısal dönüştürücüler, kuantalama, tıbbi tanı, istatistik gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Dolaysıyla da, günümüzde, gerek gerçek dünyada gerekse sayısal dünyada verilerin sınıflandırılması büyük önem taşımaktadır. Bugüne kadar sınıflandırma işlemi genellikle çeşitli algoritmalar yardımıyla yazılımsal olarak yapılmaktaydı, oysa birçok uygulamada, sınıflandırma işlemini daha hızlı ve gerçek zamanda yapmak gerektiğinden bu algoritmaların donanımsal olarak gerçeklenmeleri çok daha yararlı olmaktadır. Ayrıca günümüzde portatif cihazların da artmasından dolayı donanımsal olarak gerçeklenecek cihazlarda da güç tüketimi büyük önem kazanmıştır. Dolayısıyla sınıflandırıcı devrelerin de bu ihtiyaçları karşılayacak şekilde tasarlanması gerekmektedir. Bu makalede akım-modlu düşük güçte çalışan bir sınıflandırıcı devresi sunulmaktadır. Önerilen sınıflandırıcı devresi, temel bir bloktan yararlanmaktadır; bu temel bloklar kullanılarak daha gelişmiş sınıflandırıcı yapılarının gerçekleştirilebileceği gösterilmiştir. Önerilen devrenin benzetimleri için 0.35 μm AMS CMOS teknoloji parametreleri kullanılmıştır. Ayrıca çekirdek devre adı verilen temel bloğun, tek boyutlu ve iki boyutlu sınıflandırıcı yapılarının benzetim sonuçları verilmiştir.In the everyday life of humans, to define the rules used to recognize a certain sound, image or an analog data necessitates a sequence of complex processes which sometimes becomes impossible to accomplish. However, to develop well defined software and hardware based criteria in the application of pattern recognition problems, is possible. The aim of classification can be defined as to assign an unknown object to a class containing similar objects (or to distinguish objects having the same properties from those not possessing). Classification is especially important in the real world applications or in the digital world. Basic classification methods using nearest neighbourhood algorithm have first been seen in early sixties under the subject tile" pattern recognition." Classification is used in a huge variety of applications such as automatic target identification, artificial neural networks, artificial intelligence, template matching, pattern recognition, analog to digital converters, quantization, medical diagnosis, statistics etc. Therefore nowadays, be it in the real or digital world, data classification is becoming increasingly important. But until recently, major work on classification was on developing algorithms used in software packages whereas, in many applications it is becoming more and more important to classify data much faster and in real time, entailing the need for hardware realization of these algorithms. Software approaches are not practical for real time applications, the processing is computationally very expensive, consuming a lot of Central Processing Unit (CPU) time when implemented as software running on general purpose computers. So in literature hardware implementation of classifier topologies become necessary. Also in literature hardware realized classifiers which are designed to work in low power operation; moreover some of these hardware classifiers do not have custom tunability. So they can only be used for a specific application. The recent developments in electronics technology has created a perfect medium for the hardware realization of classifier structures which, in turn, will render many classifier application prospects feasible in real time. This paper targets the design and application to real world problems of tunable, low power new classifier circuits using CMOS technology. So, a low-power CMOS implementation of a multi-input data classifier with several output levels is presented. The proposed circuit operates in current-mode and can classify several types of analog vector data. An architecture is developed comprising a threshold circuit based on CMOS transistors operating in subthreshold region. To this purpose a one dimensional classifier, called core circuit is proposed. The core circuit also works as a one-dimensional classifier. As this circuit is designed to operate in currentmode the input and the output data is provided to the core circuit with currents. So by interconnecting several core circuits and adding the output currents a multi output classifier can be obtained. Also, combining several core circuits in groups in such a way that each group has identical input current (different from the others), a multi-dimensional, multi-level output classifier can be obtained. Also, numerous efforts in balancing the trade off between power consumption, area and speed have resulted in an acceptable performance. On the other hand, the rapid increasing use of battery operated portable equipment in application areas such as telecommunications and medical electronics increases the importance of low-power and small sized VLSI circuits' technologies. One solution to achieve lowpower and acceptable performance is to operate the transistors in the subthreshold region. The CMOS transistors working in subthreshold region are suitable only for specific applications which need, not very high performance, but low power consumption. The primary aim of this paper is to develop a low power classifier circuit with n inputs and externally tunable decision regions with different output amplitude for each region. Due to the subthreshold operation of the transistors in the proposed core circuit, very low power consumption becomes possible. The proposed core circuit is constructed with two threshold and a subtractor circuit. The SPICE simulation of the threshold circuit, core circuit, one dimensional and two dimensional classifier circuits are given. Using 0.35 μm parameters of AMS CMOS technology, SPICE simulations are performed and a low-power, custom tunable classifier circuit is realized. Because of the parallel processing characteristic of the circuit, it is well suited for real-world applications

Fujitsu Fram – Non-Volatile Memory of The Future

Electrical meters and smart meters provide many new challenges to the memory technologies. On one hand the meters need to store usage data much more frequently than ever, ideally even in real time; on the other hand the metering systems need to operate reliably and ensure data integrity even in unstable power supply conditions. The increasing cost pressure also requires the meters to save energy and omit batteries, in order to keep operating cost and maintenance cost as low as possible. Fujitsu FRAM technology provides the right answer to these challenges. The non-volatile Random Access Memory combines the advantages of SRAM/DRAM and conventional non-volatile memories. This paper shows how FRAM, with its outstanding features (fast writing, high endurance, low power consumption and non-volatility), enables reliable, simplified and efficient metering systems with long life time

Endüktif MEMS mikrofonları için düzlemsel olmayan sürüş-algılama bobin yapısı

International Symposium on Advanced Engineering Technologies (2019 : Kahramanmaraş, Turkey)MEMS technology offers major advantages for the development of microphones including a small footprint, low power consumption, high sound sensitivity and bandwidth. Capacitive, piezoelectric, and inductive microphones have been reported so far, each having their own advantages and disadvantages. Among these signal generating mechanisms, inductive transduction poses advantages for monolithic integration into CMOS circuits due to material compatibility, simple coil fabrication through a single metal deposition and patterning process, and the exclusion of a back plate such as that in capacitive microphones. Previous studies on MEMS inductive microphones mainly focused on optimization of individual drive and sense coil designs, and horizontal magnetic flux densities (Tounsi et al., 2009; Tounsi et al., 2016). In addition to these aspects, high signal sensitivity requires the maximization of the spatial derivative of the vertical magnetic flux created by the drive coil acting on the sensing coil. To achieve this, we report for the first time a detailed study on the optimization of the vertical arrangement of these coils. The coils were modeled on COMSOL software under AC/DC module. A flux density of 1 T was associated with the drive coil, while the total flux on the sense coil was evaluated as the vertical displacement between the two coils were varied from 0 – 200 μm in 10 μm steps. This study was repeated for a number of sense coil radii ranging from 0.25 mm to 2 mm to explore the results in different microphone designs. Through numerical differentiation, we have demonstrated that the maximum spatial derivative is achieved in a non-planar drive-sense coil arrangement, with an average coaxial coil distance of 110 μm depending on the coil radius. In addition to this optimization study, a microfabrication process flow is developed to manufacture the nonplanar coils while leaving the required distance between them.MEMS teknolojisi, mikrofonların geliştirilmesi noktasında için küçük boyut, düşük güç tüketimi, yüksek hassasiyet ve frekans aralığı gibi birçok avantaj sunmaktadır. Şimdiye kadar bu teknoloji kullanılarak kendine has avantaj ve dezavamtajları ile kapasitif, piezoelektrik ve endüktif mimarili mikrofonlar üretilmiştir. Bunlar arasında endüktif mimari, malzeme uyumluluğu, tek metal tabakası ile bobin serimi, ve arka plakaya ihtiyaç duyulmaması gibi kolaylıklara sahip olup, CMOS entegrasyonu noktasında üstünlük arz etmektedir. Endüktif MEMS mikrofonları üzerine yapılan geçmiş çalışmalar, daha çok sürüş ve algılama bobin tasarımları ile birlikte yatay manyetik akı yoğunluğunun optimizasyonuna yönelik olmuştur (Tounsi ve ark., 2009; Tounsi ve ark., 2016). Bu unusurlara ilaveten mikrofonlarda yüksek hassasiyeti elde etmek, aynı zamanda dikey manyetik akı yoğunluğunun uzaysal türevinin en iyileştirilmesine bağlıdır. Bu amaçla ilk kez yürütülen bu araştırmamızda, sürüş ve algılama bobinlerinin optimum dikey konumlandırılması çalışmamız ve sonuçları rapor edilmektedir. Bobinler COMSOL programının AC/DC modülünde modellenmiştir. Sürüş bobinine 1 T büyüklüğünde bir manyetik akı yoğunluğu tayin edilmiş ve algılama bobini üzerine etkiyen manyetik akı yoğunluğu, iki bobin arasındaki dikey mesafe 0-200 μm arasında 10 μm’lik basamaklarla değiştirilerek simüle edilmiştir. Bu çalışma algılama bobininin yarı çapının 0.25 mm ile 2 mm arasında değiştiği durumlarda tekrarlanarak farklı mikrofon tasarımlarında ortaya çıkan durumlar araştırılmıştır. Nümerik türev alma işlemi sonrasında maksimum uzaysal türevin, düzlemsel olmayan ve bobin yarıçapına bağlı olarak sürüş ve algılama bobini arasında ortalama 110 μm mesafenin bulunduğu durumda elde edildiği gösterilmiştir. Bu optimizasyon çalışmasına ilaveten, sözkonusu mesafeyi içeren düzlemsel olmayan bobin yapısının üretimine yönelik bir mikrofabrikasyon üretim akışı tasarlanmıştır.No sponso

AMI System Solutions for Battery Operated Meters

Uzaktan Sayaç Okuma (AMR) ve İleri Ölçüm Altyapısı (Advanced Metering Infrastructure - AMI) yatırımları yakın gelecekte daha da artacaktır. Doğal kaynaklarımız ise her geçen gün hızla azalmaktadır. Bütün sayaç ortamlarını destekleyen AMI çözümleri, doğal kaynakların kullanımı ve yüksek enerji tüketimleri ile ilgili olduğundan önem kazanacaktır. Bu şartlarda en efektif AMI yatırımını seçmek önemli bir tanımlama gerektirmektedir. Tercih edilen sistemin uzun sure yaşatılması ve birden fazla tedarikçilerin hizmet verebilmesi için beraber çalıştırılabilir (inter-operable) ve geleceğin taleplerine uygun (future-proof) yapıda olması gerekmektedir. Böyle bir sistem ancak güncel uluslararası standardlara göre tasarlanırsa sağlanabilir. Elektrik sayacı üzerine birçok AMI projesi yapılmaktadır. Ancak pille çalışan sayaçlarda bu çalışmaların direk kullanılması mümkün değildir. Bu makalemizde özellikle gaz, ısı ve su sayaçlarında da kullanılabilecek AMI sisteminin yapısı ve gereksinimleri tanıtılacaktır. Karşılaşılan sıkıntılar ve çözüm yolları değerlendirilecektir

7-BIT CURRENT-MODE ANALOG/DIGITAL CONVERTER DESIGN BASED ON CURRENT MULTIPLICATION TECHNIQUE

Akım modlu sinyal işleme yaklaşımı, düşük gerilim ve güç tüketimi gerektiren durumlarda, yüksek duyarlıklı direnç ve kapasite gereksinimi olmadığı için gerilim modlu sinyal işleme yaklaşımına karşı avantajlara sahiptir. Akım modlu sinyal işleme tekniğinin seçilmesinin bir nedeni de sıcaklık, resim algılayıcıları ve biomedikaldeki sinyal kaynaklarının akım olmasıdır. Bu alanlarda akım işleme yöntemi kullanıldığında akımdan gerilime çevirme yapılmayacak ve maliyet de düşecektir. Bu çalışmada, düşük güç tüketimi, küçük alan ve biomedikal kayıt gibi uygulamalar için iki tür Analog/Sayısal Dönüştürücü (ASD) geliştirilerek benzetimleri yapılmıştır. Bu analog-sayısal çevirici geliştirilmesi sırasında akım modlu sinyal işleme yaklaşımı kullanılmıştır. Current mode signal processing has some advantages over voltage mode signal processing in low voltage and low power applications because of not requiring high precision resistors or capacitors. And one reason to be chosen current mode signal processing is many signal sources are current-type, such as temperature sensors, photo sensors and many others in biomedical. This study reports development and simulation of two types of Analog/Digital Converters (ADCs)for low-power and small area applications, such as implantable telemetric biomedical recording applications. In development of these analog-to-digital (AD) converters current mode signal processing is chosen

SERBEST ORTAMDA LAZER İLE OPTİKSEL İLETİŞİM SİSTEMLERİ İÇİN BİLGİSAYAR SİMÜLASYONU

Free-Space Optical Communication (FSOC) systems are practical and effective wireless communication tools, because of their unique advantages: extremely high bandwidth, rapid deployment, low power consumption, weight, and size. However, adverse weather conditions, such as fog and haze degrade the system performance. In this study, a computer simulation model has been developed including semiconductor laser, photodetector and communication channel to evaluate the performance of a FSOC system for the horizontal paths shorter than 1 km.Çok yüksek band genişliği, düşük güç tüketimi, hızlı kurulum, ağırlık ve boyut gibi önemli avantajlar sağlayan Serbest Ortamda Optiksel İletişim (SOOİ) sistemleri, pratik ve etkin bir kablosuz iletişim türüdür. Bununla birlikte sisli ve puslu hava gibi hava koşulları sistemin performansını olumsuz etkiler. Bu çalışmada 1 km’den kısa yatay linkler için bir SOOİ sisteminin performansını değerlendirmek üzere yarıiletken lazer, fotodedektör ve iletişim kanalını içeren bir bilgisayar simülasyon modeli geliştirildi

A low-power multilevel CMOS classifier circuit

İnsanların günlük yaşamında belirli bir sesi, görüntüyü veya analog bir veriyi tanımak için kullandıkları kuralları tanımlamak oldukça karmaşık bir dizi işlem gerektirmektedir ve hatta bu kuralları tanımlamak bazen mümkün olamamaktadır. Oysa pratikte karşılaşılan örüntü tanıma olaylarını, yazılım ve donanım tabanlı tanıma uygulamalarında belirli kriterlere oturtmak mümkündür. Sınıflandırma yöntemleri ilk olarak örüntü sınıflandırma adı altında görülmeye başlanmış ve ilk algoritmalarda basit yapılar ele alınmıştır; ilk gerçeklenen yapıda en yakın komşu yakınsaması kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi, benzer özellik taşıyan objelerin başka farklı özellikte olanlardan ayırt edilmesi şeklinde tanımlanabilir ve otomatik hedef belirleme, yapay zekâ, yapay sinir ağları, analog-sayısal dönüştürücüler, kuantalama, tıbbi tanı, istatistik gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Dolaysıyla da, günümüzde, gerek gerçek dünyada gerekse sayısal dünyada verilerin sınıflandırılması büyük önem taşımaktadır. Bugüne kadar sınıflandırma işlemi genellikle çeşitli algoritmalar yardımıyla yazılımsal olarak yapılmaktaydı, oysa birçok uygulamada, sınıflandırma işlemini daha hızlı ve gerçek zamanda yapmak gerektiğinden bu algoritmaların donanımsal olarak gerçeklenmeleri çok daha yararlı olmaktadır. Ayrıca günümüzde portatif cihazların da artmasından dolayı donanımsal olarak gerçeklenecek cihazlarda da güç tüketimi büyük önem kazanmıştır. Dolayısıyla sınıflandırıcı devrelerin de bu ihtiyaçları karşılayacak şekilde tasarlanması gerekmektedir. Bu makalede akım-modlu düşük güçte çalışan bir sınıflandırıcı devresi sunulmaktadır. Önerilen sınıflandırıcı devresi, temel bir bloktan yararlanmaktadır; bu temel bloklar kullanılarak daha gelişmiş sınıflandırıcı yapılarının gerçekleştirilebileceği gösterilmiştir. Önerilen devrenin benzetimleri için 0.35 µm AMS CMOS teknoloji parametreleri kullanılmıştır. Ayrıca çekirdek devre adı verilen temel bloğun, tek boyutlu ve iki boyutlu sınıflandırıcı yapılarının benzetim sonuçları verilmiştir.   Anahtar Kelimeler: Sınıflandırıcı devreler, CMOS, akım modlu, düşük güç.In the everyday life of humans, to define the rules used to recognize a certain sound, image or an analog data necessitates a sequence of complex processes which sometimes becomes impossible to accomplish. However, to develop well defined software and hardware based criteria in the application of pattern recognition problems, is possible. The aim of classification can be defined as to assign an unknown object to a class containing similar objects (or to distinguish objects having the same properties from those not possessing). Classification is especially important in the real world applications or in the digital world. Basic classification methods using nearest neighbourhood algorithm have first been seen in early sixties under the subject tile" pattern recognition."  Classification is used in a huge variety of applications such as automatic target identification, artificial neural networks, artificial intelligence, template matching, pattern recognition, analog to digital converters, quantization, medical diagnosis, statistics etc. Therefore nowadays, be it in the real or digital world, data classification is becoming increasingly important. But until recently, major work on classification was on developing algorithms used in software packages whereas, in many applications it is becoming more and more important to classify data much faster and in real time, entailing the need for hardware realization of these algorithms. Software approaches are not practical for real time applications, the processing is computationally very expensive, consuming a lot of Central Processing Unit (CPU) time when implemented as software running on general purpose computers. So in literature hardware implementation of classifier topologies become necessary. Also in literature hardware realized classifiers which are designed to work in low power operation; moreover some of these hardware classifiers do not have custom tunability. So they can only be used for a specific application. The recent developments in electronics technology has created a perfect medium for the hardware realization of classifier structures which, in turn, will render many classifier application prospects feasible in real time. This paper targets the design and application to real world problems of tunable, low power new classifier circuits using CMOS technology. So, a low-power CMOS implementation of a multi-input data classifier with several output levels is presented. The proposed circuit operates in current-mode and can classify several types of analog vector data. An architecture is developed comprising a threshold circuit based on CMOS transistors operating in subthreshold region. To this purpose a one dimensional classifier, called core circuit is proposed. The core circuit also works as a one-dimensional classifier. As this circuit is designed to operate in current-mode the input and the output data is provided to the core circuit with currents. So by interconnecting several core circuits and adding the output currents a multi output classifier can be obtained. Also, com-bining several core circuits in groups in such a way that each group has identical input current (different from the others), a multi-dimensional, multi-level output classifier can be obtained. Also, numerous efforts in balancing the trade off between power consumption, area and speed have resulted in an acceptable performance. On the other hand, the rapid increasing use of battery operated portable equipment in application areas such as telecommunications and medical electronics increases the importance of low-power and small sized VLSI circuits' technologies. One solution to achieve low-power and acceptable performance is to operate the transistors in the subthreshold region. The CMOS transistors working in subthreshold region are suitable only for specific applications which need, not very high performance, but low power consumption.The primary aim of this paper is to develop a low power classifier circuit with n inputs and externally tunable decision regions with different output amplitude for each region. Due to the subthreshold operation of the transistors in the proposed core circuit, very low power consumption becomes possible. The proposed core circuit is constructed with two threshold and a subtractor circuit. The SPICE simulation of the threshold circuit, core circuit, one dimensional and two dimensional classifier circuits are given. Using 0.35 µm parameters of AMS CMOS technology, SPICE simulations are performed and a  low-power, custom tunable classifier circuit is  realized. Because of the parallel processing characteristic of the circuit, it is well suited for real-world applications. Keywords: Classifier circuits, CMOS, current-mode, low-power

Employment of the Wireless Sensor Networks in Precision Agriculture and Investigation of the Application Areas

Tarımsal faaliyetlerde insan iş gücünün azaltılması, çiftçi refahını sağlarken, üretimin daha verimli ve kaliteli yapılmasını da sağlamaktadır. Özellikle bilgi ve iletişim teknolojilerindeki gelişmelerin tarım kesiminde kullanımı kaçınılmaz olmuştur. Kablosuz haberleşme sistemlerinde son yıllarda yaşanan hızlı gelişmeler kablosuz ağlar da dâhil olmak üzere pek çok alanda yeni teknolojilerin kullanılabilirliğini mümkün kılmıştır. Geleneksel kablosuz ağlardan farklı olarak kablosuz algılayıcı ağlar (KAA) fiziksel olguları gözetlemek üzere algıladığı veriyi işleyebilen ve birbirleri ile kablosuz ortamda haberleşebilen algılayıcı düğümlerden oluşur. KAA pek çok sivil ve askeri alanda olduğu gibi sulama, gübreleme, ilaçlama vb. tarımsal proseslerin yönetimi için hassas tarım alanında da görev yapabilirler. Bu şekilde KAA yardımıyla üretim miktarı ve ürün kalitesinin artırılması sağlanabilir. Bu çalışmada hassas tarım alanında KAA kullanımı incelenerek literatürde yer alan çeşitli tarımsal uygulamalar gözden geçirilmiştir.Agricultural activities to reduce the human work force, well-being of farmers, while also making production more efficient and provides quality. Developments in information and communication technologies, especially the use of the agricultural sector was inevitable. In recent years, rapid developments in wireless communication systems have made it possible the availability of new technologies in many areas including wireless networks. Unlike traditional wireless networks, wireless sensor networks (WSNs) consist of sensor nodes to observe the physical phenomena that can process the data and communicating with each other in a wireless environment. WSNs can serve many civilian and military areas as well as in the precision agriculture for the management of agricultural processes such as irrigation, fertilizers, pesticides and similar applications. In this way, the amount of production and product quality can be increased with the help of WSNs. In this study, we examine the use of the WSNs in precision agriculture in the literature and it is reviewed that various agricultural application

An Efficient Layout Design of Fredkin Gate in Quantum-dot Cellular Automata (QCA)

Quantum-dot Cellular Automata (QCA) has been considered one of the alternative technologies used in Nanoscale logic design and a promising replacement for conventional Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) due to express speed, ultralow power consumption, higher scale integration and higher switching frequency. Since reversible logic circuits are one of the significant components of any digital system, especially Fredkin gate played an important role in designing a high speed and ultralow power consuming digital system. In this paper, an efficient design of Fredkin gate based on QCA logic gates: the QCA wire, majority gate and QCA inverter gate has been presented. Furthermore, compared with the previous design, the number of cells, covered area and latency time of the proposed design have reduced by 62.20%, 76.70%, and 25% respectively and also obviate coplanar wire-crossing. Functional correctness of the presented layout has proved by employing QCADesigner tool. The proposed circuit is a promising constructing in low power consuming fault-tolerance system and can stimulate higher degree of integrated applications in QCA