A Novel Method Design Multiplexer Quaternary with CNTFET
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 284
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JECEI-8-1_002
تاریخ نمایه سازی: 23 آذر 1399
چکیده مقاله:
Background and Objectives: In recent decades, due to the effect of the short channel, the use of CMOS transistors in the nanoscale has become a major concern. One option to deal with this issue is the use of nano-transistors. Methods: Using nano-transistors and multi-valued logic (MVL) can reduce the level of chips and connections and have a direct impact on power consumption. The present study reports the design of a new method of Multiplexers (MUXs) based on quaternary logic and transistors of carbon nanotubes (CNTFET) and having a new look at the layout and use of MUXs. Results:The use of special rotary functions and unary operators in Quaternary logic in the design of MUXs reduced the number of CNTFETs from 27% to 54%. Also, the use of MUXs in the Adder structure resulted in a 54% reduction in Power Delay Product (PDP) and a 17.5% to 85.6% reduction in CNTFET counts. Conclusion: The simulated results display a significant improvement in the fabrication of Adders, average power consumption, speed, and PDP compared to the current best-performing techniques in the literature. The proposed operators and circuits were evaluated under various operating conditions. The results show the stability of the proposed circuits.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Rahmati
Department of Electrical Engineering, Mahshahr Branch, Islamic Azad University, Mahshahr, Iran
E. Farshidi
Department of Electrical Engineering, Mahshahr Branch, Islamic Azad University, Mahshahr, Iran
J. Ganji
Department of Electrical Engineering, Mahshahr Branch, Islamic Azad University, Mahshahr, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :