基于模糊神经网络的智能巨磁电阻传感器设计

摘要：

在清华大学微纳器件和系统实验室制备了一种高性能的巨磁电阻(GMR)自旋阀.因为该GMR磁传感器的输出呈高度非线性,不利于后端客户的应用,所以设计了一种用于线性校正用途的模糊神经网络(FNN),并以此构建了智能GMR磁传感器系统,通过Matlab仿真试验验证了该方法的有效性.最后,讨论了单芯片系统(SOC)实现该智能GMR磁传感器的可行性,为进一步的系统集成提供了理论基础.

关键词：巨磁电阻、模糊神经网络、单芯片系统、智能传感器、线性校正

所属期刊栏目：28

分类号：TN304.7;TP273+.4(半导体技术)

资助基金：国家自然科学基金90407013

在线出版日期：2007-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：895-897