Analog CMOS implementation of cellular neural networks

Abstract

ÖZET HÜCRESEL SİNİR AĞLARININ EŞLENİK-METAL-OKSİT-YARIİLETKEN DEVRELERLE GERÇEKLENMESİ İzzet Adil Baktır Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Mehmet Ali Tan Temmuz 1991 Bu çalışmada, yeni bir smıf doğrusal olmayan bilgi işleme sistemi olan Hücresel Sinir Ağlarının (CNN), Eşlenik-Metal-Oksit-Yarıiletken (CMOS) transkondüktans elemanlarla gerçeklenmesi sunulmaktadır. Bu gerçeklemenin, görüntü işlemedeki değişik kullanım alanlarına uyarlanması, görüntü işleme tekniklerine ve/veya bilgisayar benzetişimlerme göre önceden bulunan kat sayılara uygun transkondüktans parametrelerinin seçimiyle sağlanabilir. Gürül tü yoketme ve kenar belirleme örnekleri, bu gerçeklemenin gerçek zamanda yapılan görüntü işleme amacıyla kullanılabileceğini göstermektedir. `Sabit fonksiyonlu` hücresel sinir ağlarının gerçeklenmesinde, çok-girişli yeni bir gerilim- kontrollü akım kaynağıyla transistor sayısı azaltılmıştır. Anahtar kelimeler : Hücresel Sinir Ağları, Analog VLSI, CMOS,, tran skondüktans. iv

ABSTRACT ANALOG CMOS IMPLEMENTATION OF CELLULAR NEURAL NETWORKS İzzet Adil Baktır M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Mehmet Ali Tan July 1991 An analog CMOS circuit realization of cellular neural networks with transcon- ductance elements is presented in this thesis. This realization can be easily adapted to various types of applications in image processing by just choosing the appropriate transconductance parameters according to the predetermined coefficients. The noise-reduction and edge detection examples have shown the effectiveness of the designed networks in real time image processing applications. For `fix function` cellular neural network circuits the number of transistors are reduced further by a new multi-input voltage-controlled current source. Keywords : Cellular Neural Networks, Analog VLSI, CMOS, transconductance tance. m