Düşük güçlü çok seviyeli CMOS sınıflandırıcı devresi ; 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 ...