中文摘要：

现场可编程模拟阵列FPAA可通过现场数字编程配置器件内部连接和元件参数从而获得所需要的电路功能，在信号处理、自动控制、无线收发、人工神经网络等领域具有广泛的应用前景。本项目拟以AB类数字可编程电流镜和线性可调OTA（LOTA）为FPAA的核心单元电路，采用数字可编程电容倍增电路取代通用的电容矩阵以达到改善CAB性能的目的，采用全差分CAB结构、六边形内部连接网络的拓扑结构和开关共享技术等一系列方法抑制开关噪声对电路性能的影响，旨在设计出一款低电压、高性能的FPAA。在此基础上拟利用传递函数分析法通过降阶处理构建基于FPAA的高阶可重构通用滤波器模型，通过数字编程实现滤波器类型、功能的切换和滤波器参数的调节。由于FPAA内部单元和人工神经网络模型之间具有良好的映射关系，采用FPAA实现人工神经网络将为人工神经网络的硬件实现拓展一条新的途径。

结论摘要：

现场可编程门阵列FPGA可以根据实际需要通过合适连接门单元实现用户所需的功能，在数字领域获得了巨大的成功。可编程模拟阵列FPAA同样可以通过编程改变可编程模拟核心单元的连接拓扑来实现的不同的电路功能和参数调节，在学术界和工业界引起了极大的关注。本项目针对现有电压模式FPAA存在的固有缺陷，如频率范围窄、功耗高、编程能力弱等缺点，提出采用电流模式技术和连续时间技术对FPAA展开研究。本项目首先对FPAA的核心单元进行了研究，主要的工作包括1）应用跨导线性原理提出了一种跨导线性可调的低电压跨导运算放大器（LD-OTA）的实现电路；2）折衷现有的局部连接和全局连接，本项目提出了一种六边形互联网络结构，这种结构既保证了电路的编程能力还减少了开关噪声对电路性能的影响；3）本项目采用密勒等效原理提出了一种高精度的电容倍增电路，其目的主要是替换4bit的电容矩阵。在FPAA的应用方面，主要研究了采用提出的一个5×8规模的FPAA实现了常规的模拟信号处理电路，如可编程的回转器，可编程电压放大器，求和求差等电路。特别的是，采用传递函数分析法构建了一个通用的电流模式滤波器模型，并采用FPAA实现了了一个6阶的通用电流模式滤波器的电路，通过调节可编程LD-OTA的控制字实现滤波功能和参数的调节。忆阻器的出现为可编程模拟核心单元的连接提供了一种的新的可能，为了解记忆器件的记忆特性，根据HP忆阻器电学特性项目组对忆阻器的记忆特性进行了深入的研究，提出了一种通用的记忆器件的模拟器。利用忆阻器的记忆特性提出了一种改进型的细胞神经网络，并实验分析了网络的动力学行为。利用忆阻器的记忆特性，我们提出了多种忆阻器混沌系统。