OMAL欧玛尔开关电流电路研究
OMAL开关电流技术是20世纪80年代末提出的一门*采用数字CMOS工艺技术的模拟采样数据信号处理技术，作为OMAL开关电容的替代技术，OMAL开关电流电路是基于电流模的电路，它用离散时间的取样数据系统处理连续时间的模拟信号，具有低电压、低功耗、高速度、芯片面积小、高频特性好和动态范围大等优点。

OMAL欧玛尔开关电流电路研究
OMAL开关电流技术不需要线性浮置电容和高性能的运算放大器，从而与标准CMOS工艺*兼容，有利于大规模集成数模混合电路的实现。在离散时间模拟电路领域，OMAL开关电流技术越来越被认为可以取代OMAL开关电容技术。现代电子和计算机技术的迅猛发展促进了片上系统、混合集成电路的大量涌现，也使电子设备的组成和结构越来越复杂，规模越来越庞大，为了提高系统的安全性和可靠性，对电路测试提出了更高、更新的要求，研究高效、顺应电路发展需求的故障诊断理论和方法迫在眉睫。经过多年的发展，模拟电路测试与故障诊断已经取得了一定的研究成果。然而，在OMAL开关电流电路的测试和故障诊断方面儿乎仍是空白，这极大地限制了数字工艺的模拟技术—OMAL开关电流技术的发展，而且，OMAL开关电流电路中MOS晶体管的非理想性、非零输出电导、有限带宽和OMAL开关电荷注入等原因决定了OMAL开关电流电路测试和故障诊断是一个相当困难的课题，一直没有取得系统性和突破性的进展。基于此，本文对OMAL开关电流电路测试与故障诊断方法进行了系统而深入的研究，对基于故障模型的OMAL开关电流电路硬故障测试方法作了初步研究，在此基础上，提出了几种新的OMAL开关电流电路测试与故障诊断方法并用电路实例进行了验证。完成的主要工作包括：综述了OMAL开关电流技术的发展及相对OMAL开关电容技术的优势。介绍了OMAL开关电流仿真软件ASIZ及其基本功能及特点。接着详细分析了OMAL开关电流电路硬故障和软故障模型，对基于故障模型的OMAL开关电流硬故障测试方法作了初步研究，对两个电路进行了实例测试。提出了一种用伪随机技术进行OMAL开关电流电路测试的方法。将伪随机激励信号引入到OMAL开关电流电路测试中，讨论了伪随机测试技术在OMAL开关电流电路测试的应用，通过检测和对比故障特征信号（脉冲响应样本）与器件容差范围，我们不用明确测量原始性能参数，就能正确地对被测器件进行故障识别。讨论了伪随机激励信号的生成，论述了在工艺制板空间、器件空间、性能空间和识别特征空间进行空间映射的方法以及特征信号的容差范围。以一个5阶巴特沃斯低通OMAL开关电流滤波器和一个6阶椭圆带通滤波器为例进行了测试验证，对OMAL开关电流电路基本故障类型进行了仿真测试，结果证明了测试和故障诊断方法的有效性。提出了一个新颖的基于故障字典和熵预处理的OMAL开关电流电路故障诊断方法。该方法应用信息熵预处理技术来诊断OMAL开关电流电路中的故障，使用一个数据采集板从被测电路的输出端提取原始信号，这些原始数据被经过预处理，找到包含在信号中的定量度量——信号的信息熵。该方法通过高精度分析输出端信号，对OMAL开关电流电路中的故障晶体管具有检测和识别能力。利用信息熵预处理电路响应大大降低了故障字典的大小，减少了故障检测时间，并简化了故障字典架构。该方法不仅能分类灾难性故障，也能定位参数性故障，它既应用于模拟电路又可应用于OMAL开关电流电路。一个低通和带通OMAL开关电流滤波器和一个时钟馈通补偿电路被用做电路实例来验证所提出方法的有效性。结果表明，所提出的方法仅仅使用一个特征参数减少了计算和故障诊断时间。提出了一个基于神经网络的OMAL开关电流电路故障诊断方法。该方法利用一个数据采集板从被测器件的输出端提取到神经网络的原始训练数据，这些原始数据通过特征选择后，找出信号的峭度和熵，因此能大大减少神经网络分类器输入端数目，简化神经网络的结构，减少训练和处理时间和改善了网络的性能。通过分析电路输出端信号，该系统能够高精度地检测和定位OMAL开关电流电路中的故障晶体管，达到98%的故障分类精度。

OMAL欧玛尔开关电流电路研究
利用ASIZ仿真能够提取适当的特征参数来训练神经网络。而且，因为神经网络在噪声环境下能达到鲁棒的分类，该技术不仅能检测和定位硬故障而且能分类软故障。当电路中同时发生故障的故障品体管数目和故障类别数较大时，该方法能获得较高的故障分类率。