在单个器件中集成实现传感和处理的二种构造制造技术

一种集成传感器件，它包含由能够排列成探测阵列的传感处理器单元组成的阵列。各个传感处理器单元包含读出媒质；至少一个用来前馈样板倍增的跨导放大器；至少一个用来反馈样板权重的跨导放大器；多个局部动态存储器单元；用于数据传送的数据总线；以及局部逻辑单元。传感处理器单元阵列借助于响应数据控制信号，能够将原来传感的图象转换、整形、和调制成包括（并扩展）常规空间和暂时处理转换的各种表述。（*该技术在2020年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
专利技术的领域本专利技术涉及到集成的传感和处理器件。更具体地说，本专利技术涉及到在单个器件中集成实现传感和处理的构造。背景目前，蜂窝神经网络(CNN)，基于明确表达在(通常是二维的)网格中各个单元之间一组非线性动态相互作用的一组标准微分方程(下面的方程1-3)，建立了一种范例。在以反馈和前馈权重(亦即方程1中的数值A和B)和状态起始条件(方程1中的x(t＝0))以及偏置电流(方程1中的I)的形式设定这些相互作用的过程中，存在着一些自由度。实际上，借助于控制这些数值而对CNN进行编程。非线性来自于功能(方程2中的“f”)的非线性本性。功能“f”可以有不同的形状和特性。对一个特定的功能进行编程于是被用来找到A、B、x(t＝0)、I的正确组合，以产生所希望的输出(y)，从而给出输入形式(u)。这种类型的编程是相当灵活的。CNN是蜂窝自动装置与神经网络的混合(因此称为蜂窝神经网络)，它结合了二种情况的最佳特点。如神经网络那样，其时间连续特点使得能够进行实时信号处理，而如蜂窝自动装置那样，其局部互连特点使得能够在VLSI中得到实际实现。其网格状结构适合于在线实时求解一阶非线性微分方程的高阶方程组本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种集成传感器件，它包含：由能够排列成探测阵列的传感处理器单元组成的阵列，各个传感处理器单元包含：传感媒质；至少一个被配置用来前馈样板倍增的跨导放大器；至少一个被配置用来反馈样板权重的跨导放大器；多个局部动态存储器单元； 用于数据传送的数据总线；局部逻辑单元；且其中的传感处理器单元阵列借助于响应数据控制信号，能够将原来传感的图象转换、整形、和调制成包括（并扩展）常规空间和暂时处理转换的各种表述。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：G埃尔滕，FM萨拉姆，
申请(专利权)人：克拉里提有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]