Architectures neuronales pour la conversion analogique/numérique

Les travaux présentés dans ce travail porte principalement sur la mise en oeuvre de nouvelles architectures intelligentes, flexibles et moins complexes pour la conversion analogique/numérique rapide et précise. Cela répondra au besoin de l'industrie des capteurs intelligents (smart sensors) et des composants MEMS à savoir, la digitalisation des signaux de capteurs et la réalisation d'une fonction importante de correction des non-linéarités de la caractéristique des capteurs. Plusieurs structures neuronales pour la conversion analogique/numérique ont été synthétisées et optimisées en vue de les implémenter sur circuits analogiques. Également, d'autres circuits analogiques et hybrides (analogique/FPGA) ont été réalisés pour la conversion analogique/numérique et la linéarisation en même temps. La conception de ces derniers était modulaire en utilisant des modèles neuronaux optimaux. Les architectures développées ont été soumises à des tests temporels, statistiques et spectraux normalisés