Memristor Threshold Logic FFT Circuits

2017

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.5772/66583
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

One of the possible approaches to achieve more than Moore's law with signal processing circuits is to inspire from functioning of human brain to mimic neural functions by exploring emerging technologies such as memristor circuits. While fast Fourier transform (FFT) implementations are largely based on CMOS gates, they are limited by the computation speed and availability limits on the number of Boolean variables it can handle at a given time. Biological neurons and networks on the other hand are generalized in nature and can handle both analogue and digital signals. Through this chapter, memristor‐based resistive threshold logic family of gates that inspire from brain‐like large variable logic functions is introduced. This logic consists of a memristors acting as weights to the inputs followed by threshold operations emulating neuronal synapse. Using this Boolean logic, a processing unit that can compute Fourier transform of a given set of inputs was developed. Various comparisons of the circuit are found to be advantageous in implementing neuromorphic circuits. The existing logic families were carried out and the proposed logic family was found too advantageous in many ways.