Circuits et systemes de modelisation analogique de neurones ...
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Table <strong>de</strong>s matières4.1.2. Mo<strong>de</strong> <strong>de</strong> fonctionnement. ...............................................................................1734.1.2.1. Mo<strong>de</strong> normal. ...........................................................................................1734.1.2.2. Mo<strong>de</strong> esclave............................................................................................1744.1.2.3. Logiciel.....................................................................................................1754.2. Utilisation <strong>de</strong> "microneurone" pour le test <strong>de</strong> l'ASIC "susie".................................1764.3. Exemples <strong>de</strong> modèles..............................................................................................1794.4. "Microneurone" version 2.0....................................................................................1805. Futur calculateur <strong>analogique</strong> programmable. ................................................................1815.1. Conception du futur banc <strong>de</strong> simulation <strong>analogique</strong>...............................................1815.1.1. Description du simulateur...............................................................................1825.1.2. Organisation du bus <strong>analogique</strong>......................................................................1845.2. Prototype utilisant <strong>de</strong>ux circuits "fpca-r"................................................................1865.3. Mesures électriques.................................................................................................1875.3.1. Sigmoï<strong>de</strong>. ........................................................................................................1875.3.2. Paire entrecroisée <strong>et</strong> multiplieur "b<strong>et</strong>a-immune". ...........................................1885.3.3. Constante <strong>de</strong> temps <strong>de</strong>s intégrateurs. ..............................................................1895.3.4. Temps <strong>de</strong> maintien <strong>de</strong>s mémoires <strong>analogique</strong>s...............................................1905.4. Exemples <strong>de</strong> modèles..............................................................................................1915.4.1. Un neurone à <strong>de</strong>ux conductances....................................................................1915.4.2. Un neurone à trois conductances. ...................................................................1925.4.3. Réalisation <strong>de</strong> synapses avec les <strong>de</strong>ux circuits. ..............................................192CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES..............................................................................195REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ...........................................................................197ANNEXES .............................................................................................................................209Annexe A : procédé <strong>de</strong> fabrication <strong>de</strong> la technologie AMS BiCMOS 0,8 µm...................211Annexe B : organisation <strong>de</strong> la RAM <strong>de</strong> données pour le circuit fpca-r. .............................213Annexe C : brochages <strong>de</strong>s différents ASICS réalisés. ........................................................215Annexe D : brochages <strong>de</strong>s connecteurs du banc <strong>de</strong> simulation <strong>analogique</strong>........................217Annexe E : carte ERNEST..................................................................................................2195