Diseño de amplificadores operacionales CMOS usando redes neuronales
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2024-11
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Resumen
El diseño de circuitos integrados analógicos, como los amplificadores operacionales, requiere significativamente más tiempo y esfuerzo que el diseño de circuitos digitales debido a su complejidad y a la falta de automatización en su proceso de desarrollo. Esto crea la necesidad de estrategias que simplifiquen y optimicen el diseño de amplificadores, facilitando la selección de múltiples parámetros interdependientes. En este trabajo se propone un enfoque para el diseño de amplificadores operacionales CMOS mediante redes neuronales, aplicándolo a dos topologías específicas: el amplificador operacional cascodo telescópico y el amplificador operacional cascodo doblado. Enmarcado en el área de la microelectrónica, el proyecto culmina con el layout de uno de los diseños generados por la red neuronal para el amplificador cascodo telescópico. Durante el desarrollo, se emplearon tres conjuntos de datos para entrenar la red neuronal, permitiendo comparar el rendimiento al utilizar parámetros de desempeño tanto lineales como logarítmicos. Los resultados muestran que los parámetros lineales ofrecen mejores resultados en términos de menor error, en comparación con los logarítmicos, para métricas como el CMRR, el PSRR y la ganancia.
Descripción
Abstract
The design of analog integrated circuits, such as operational amplifiers, demands significantly more time and effort than digital circuit design due to its complexity and the lack of automation in the development process. This creates a need for strategies that simplify and optimize amplifier design, facilitating the selection of multiple interdependent parameters. This project proposes an approach to designing CMOS operational amplifiers using neural networks, applied to two specific topologies: the telescopic cascodo operational amplifier and the folded cascodo operational amplifier. Framed within the field of microelectronics, the project culminates with the layout of one of the designs generated by the neural network for the telescopic cascodo amplifier. During the development, three datasets were used to train the neural network, allowing for performance comparisons between using linear and logarithmic performance parameters. The results show that linear parameters provide better outcomes in terms of lower error compared to logarithmic parameters, for metrics such as CMRR, PSRR, and gain
Palabras clave
Amplificador operacional, Redes neuronales, Cascodo telescópico, Cascodo doblado, Parámetros de desempeño
Keywords
Operational amplifier, Neural networks, Telescopic cascode, Folded cascode, Performance parameters