CN110086430A - 集成电路装置、振荡器、电子设备和移动体 - Google Patents

集成电路装置、振荡器、电子设备和移动体 Download PDF

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Abstract

集成电路装置、振荡器、电子设备和移动体。以高精度补偿由于温度引起的振荡信号的频率的变动。集成电路装置(20)包含：第1温度传感器；第2温度传感器；A/D转换电路，其进行来自第1温度传感器、第2温度传感器的第1温度检测电压、第2温度检测电压的A/D转换，输出第1温度检测数据、第2温度检测数据；数字信号处理电路，其根据第1温度检测数据、第2温度检测数据进行基于神经网络运算处理的温度补偿处理，生成频率控制数据；以及振荡信号生成电路，其使用振子生成由频率控制数据设定的频率的振荡信号。

Description

集成电路装置、振荡器、电子设备和移动体
技术领域
本发明涉及集成电路装置、振荡器、电子设备和移动体等。
背景技术
一直以来，公知有TCXO(temperature compensated crystal oscillator)、OCXO(oven controlled crystal oscillator)、SPXO(Simple Packaged Crystal Oscillator)等振荡器。例如，TCXO是通过对石英振子具有的振荡频率的温度特性进行补偿而获得相对于环境温度的变化稳定的振荡频率的振荡器。该TCXO例如用作便携通信终端、GPS相关设备、可佩戴设备或者车载设备等中的基准信号源等。
在使用振荡器作为基准信号源的情况下，由于需要实现高精度的振荡频率，所以，必须以较高精度执行温度补偿处理。例如，在非专利文献1中公开了石英振子的温度补偿处理中使用神经网络的方法。
非专利文献1：John C.Esterline，"Temperature Compensation of CrystalOscillators Using an Artificial Neural Network"，21-24May 2012，FrequencyControl Symposium(FCS)，2012IEEE International
在神经网络中，能够通过增加输入的数量而提高运算精度。但是，非专利文献1根据单一的温度传感器的温度检测数据进行神经网络运算，因此，存在可能难以增加输入数量而无法提高温度补偿处理的精度的问题。
此外，在考虑了包含振子和集成电路装置的振动器件(振荡器)的情况下，认为集成电路装置成为一个热源，由该热源产生的热传播到振子。在该情况下，热的产生状况、传播状况根据集成电路装置上的元件的配置、各元件的运转状态而不同。但是，非专利文献1未公开向基于这样的热分布的振子的热传导的影响，在该方面也存在无法提高温度补偿处理的精度的问题。
发明内容
本发明是为了解决上述课题中的至少一部分而完成的，可作为以下方式或形式实现。
本发明的一个方式涉及集成电路装置，其包含：第1温度传感器；第2温度传感器；A/D转换电路，其进行来自所述第1温度传感器的第1温度检测电压的A/D转换，输出第1温度检测数据，进行来自所述第2温度传感器的第2温度检测电压的A/D转换，输出第2温度检测数据；数字信号处理电路，其根据所述第1温度检测数据和所述第2温度检测数据进行基于神经网络运算处理的温度补偿处理，生成频率控制数据；以及振荡信号生成电路，其使用振子生成由所述频率控制数据设定的频率的振荡信号。
在本发明的一个方式中，在集成电路装置中设置多个温度传感器，通过基于来自该多个温度传感器的多个温度检测数据的神经网络运算进行温度补偿处理。由此，能够实现考虑了集成电路装置与振子之间的热传导的神经网络运算(温度补偿处理)。由温度传感器检测的温度与振子的温度的偏离成为温度补偿处理的精度下降的主要原因，但通过使用多个温度传感器，能够进行考虑了该偏离的处理，能够实现精度比使用单一的温度传感器的情况高的温度补偿处理。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，该集成电路装置包含：第1振荡用端子，其与驱动所述振子的驱动电路的输入节点以及输出节点中的一方连接；第2振荡用端子，其与所述驱动电路的所述输入节点以及所述输出节点中的另一方连接；电源端子，其被供给电源电压；以及输出端子，其输出所述振荡信号，所述第1温度传感器与所述第1振荡用端子的距离比所述第1温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第1温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
驱动电路需要与振子电连接，第1振荡用端子和第2振荡用端子成为集成电路装置与振子之间的主要的热传导路径。通过以上述的方式在比电源端子或者输出端子更接近第1振荡用端子的位置设置温度传感器，容易检测基于向振子的热传导的温度变化。因此，能够提高考虑了集成电路装置与振子之间的热传导的温度补偿处理的精度。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，所述第2温度传感器与所述第2振荡用端子的距离比所述第2温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第2温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
这样，通过在比电源端子或者输出端子更接近第2振荡用端子的位置设置温度传感器，更容易检测基于向振子的热传导的温度变化。因此，能够提高考虑了集成电路装置与振子之间的热传导的温度补偿处理的精度。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，该集成电路装置包含第3温度传感器，所述A/D转换电路进行来自所述第3温度传感器的第3温度检测电压的A/D转换，输出第3温度检测数据，所述数字信号处理电路根据所述第1温度检测数据、所述第2温度检测数据和所述第3温度检测数据进行所述神经网络运算处理。
这样，通过使用3个以上的温度传感器，能够实现精度更高的温度补偿处理。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，该集成电路装置包含支承用端子，在该支承用端子上形成有用于支承所述振子的电极，所述第3温度传感器与所述支承用端子的距离比所述第3温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第3温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
支承用端子是用于集成电路装置与振子的连接的端子，所以，成为集成电路装置与振子之间的主要的热传导路径。通过以上述的方式在比电源端子或者输出端子更接近支承用端子的位置设置温度传感器，更容易检测基于向振子的热传导的温度变化。因此，能够提高考虑了集成电路装置与振子之间的热传导的温度补偿处理的精度。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，该集成电路装置包含支承用端子，在该支承用端子上形成有用于支承中继基板的电极，该中继基板用于搭载所述振子，所述第3温度传感器与所述支承用端子的距离比所述第3温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第3温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
即使在经由中继基板的情况下，由于支承用端子是用于集成电路装置与振子的连接的端子，所以也成为集成电路装置与振子之间的主要的热传导路径。通过在比电源端子或者输出端子更接近支承用端子的位置设置温度传感器，更容易检测基于向振子的热传导的温度变化。因此，能够提高考虑了集成电路装置与振子之间的热传导的温度补偿处理的精度。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，所述数字信号处理电路根据基于多项式近似的温度补偿运算的结果和所述神经网络运算处理的结果进行所述温度补偿处理。
这样，通过将多项式近似与神经网络运算组合，能够削减神经网络的神经元数，所以，能够减轻神经网络运算的负荷，减少存储部中存储的参数的数据量。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，所述数字信号处理电路通过所述神经网络运算处理求出所述振子的温度估计值，根据所求出的所述温度估计值进行基于所述多项式近似的温度补偿运算。
这样，通过求出振子的温度估计值，能够高精度地执行温度补偿处理。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，所述数字信号处理电路通过第1神经网络运算处理求出所述温度估计值，通过基于所述温度估计值的第2神经网络运算处理求出第1频率控制数据，通过基于所述多项式近似的温度补偿运算求出第2频率控制数据，根据所述第1频率控制数据和所述第2频率控制数据求出所述频率控制数据。
由此，能够通过2个阶段的神经网络运算与使用温度估计值的多项式近似的组合，运算频率控制数据。
此外，在本发明的一个方式中，也可以是，所述数字信号处理电路通过第3神经网络运算处理求出所述温度估计值和第1频率控制数据，通过基于所述多项式近似的温度补偿运算求出第2频率控制数据，根据所述第1频率控制数据和所述第2频率控制数据求出所述频率控制数据。
由此，能够通过一个神经网络运算与使用温度估计值的多项式近似的组合，求出频率控制数据。
此外，本发明的其他方式涉及振荡器，其包含上述的集成电路装置和所述振子。
此外，本发明的另一方式涉及电子设备，其包含上述的集成电路装置。
此外，本发明的另一方式涉及移动体，其包含上述的集成电路装置。
附图说明
图1是振子的温度特性的例子。
图2是可变电容电路(变容二极管)的温度特性的例子。
图3是将基于多项式近似的温度补偿处理结果与神经网络运算组合起来的情况下的温度补偿处理结果的例子。
图4是检查工序中的温度扫描的例子。
图5是温度扫描中的温度与频率偏差的关系例。
图6是温度传感器中的检测温度与振子温度的温度差的例子。
图7是示出包含集成电路装置和振子的振动器件的结构的俯视图。
图8是示出包含集成电路装置和振子的振动器件的结构的剖视图。
图9是示出包含集成电路装置和振子的振动器件的结构的另一俯视图。
图10是示出包含集成电路装置和振子的振动器件的结构的另一剖视图。
图11是集成电路装置的结构例。
图12是说明温度传感器的配置的图。
图13是神经网络的说明图。
图14是反向传播算法的说明图。
图15是在检查工序中实际测量的温度检测数据的时间变化例。
图16是在检查工序中实际测量的振荡信号的频率的时间变化例。
图17是说明本实施方式的温度补偿处理的图。
图18是说明温度补偿处理的流程图。
图19是说明振动器件(振荡器)的热传导路径的图。
图20是振动器件(振荡器)的热传导模型的例子。
图21是根据实际测量数据和热传导模型而估计的温度估计值的时间变化例。
图22是说明本实施方式的温度补偿处理的另一图。
图23是说明温度补偿处理的另一流程图。
图24是说明本实施方式的温度补偿处理的另一图。
图25是说明温度补偿处理的流程图。
图26是集成电路装置的另一结构例。
图27是集成电路装置的另一结构例。
图28是PLL电路的结构例。
图29是电子设备的结构例。
图30是移动体的结构例。
标号说明
ANT：天线；BU1～BU3、BS1、BS2、BT1、BT2：导电性凸块；T1～T4、TS1、TS2：端子；TI1、TI2：内部端子；TE1、TE2：外部端子；2：振动器件；3：封装；4：底座；5：盖；6、7：台阶部；9：振子单元；10：振子；11：振动片；12、13：电极；16、17：布线；20：集成电路装置；21：振荡电路；22：输出电路；23：数字信号处理电路；24：存储部；25：D/A转换电路；26：温度传感器；27：A/D转换电路；29：可变电容电路；30：驱动电路；40：振荡信号生成电路；70：PLL电路；71：相位检测器；72：电荷泵电路；73：低通滤波器；74：压控振荡器；75：分频器；76：分数分频器；77：Δ-Σ调制器；100：中继基板；111、115：布线；206：汽车；207：车体；208：控制装置；209：车轮；500：电子设备；510：通信部；520：处理部；530：操作部；540：显示部；550：存储部。
具体实施方式
以下，针对本发明的优选实施方式进行详细说明。另外，以下说明的本实施方式并非对权利要求书中记载的本发明的内容进行不当限定，在本实施方式中说明的所有结构并非都必须是本发明的解决手段。
1.本实施方式的方法
首先，对本实施方式的方法进行说明。TCXO等振荡器用作各种设备中的基准信号源等。例如，作为基站与通信终端的通信方式，之前使用了FDD(Frequency DivisionDuplex)，但在下一代的5G等通信方式中，使用TDD(Time Division Duplex)。而且，在TDD方式中，上行和下行使用相同的频率按照时分方式收发数据，在分配给各设备的时隙之间设定有保护时间。因此，为了实现适当的通信，需要在各设备中进行时刻同步，要求准确的绝对时刻的计时。此外，在使用振荡器作为基准信号源的情况下，存在所谓的保持模式(holdover)的问题。例如，通过使用PLL电路将振荡器的振荡信号(输出信号)与来自GPS或网络的基准信号同步，能够抑制频率变动。但是，当产生了来自GPS或网络(互联网)的基准信号消失或者异常的保持模式时，无法获得用于同步的基准信号。因此，在产生了这样的保持模式的情况下，在振荡器侧需要在没有基准信号的状态下对绝对时刻进行计时，如果该计时时刻发生偏差，则通信失败。因此，在保持模式期间，振荡器也要求非常高的频率稳定度。
作为使振荡频率的精度下降的主要原因，可考虑振子的温度特性。图1是石英振子的温度特性的例子，横轴表示温度，纵轴表示频率偏差(相对于设定频率的误差)。如图1所示，石英振子具有接近三次函数的温度特性。因此，振荡器的集成电路装置(狭义上是DPS)执行抑制伴随温度变动的振荡频率变动的温度补偿处理。例如，如之后使用图11所叙述那样，数字信号处理电路23(DSP)根据温度检测数据TD输出频率控制数据DDS，振荡信号生成电路40根据频率控制数据DDS控制振子10的振荡频率。
例如，考虑如下情况：振荡信号生成电路40包含变容二极管作为可变电容电路，控制向该变容二极管施加的施加电压而使电容值发生变化，由此，控制振子10的振荡频率。
图2是变容二极管的温度特性的例子，横轴表示施加电压，纵轴表示频率变化量(单位：ppm/V)。在图2中示出了-40℃～140℃之间的7个温度。根据图2可知，变容二极管的频率变化量根据温度而发生变化。
在该情况下，振荡频率的温度特性由图1所示的振子10的温度特性与图2所示的变容二极管的温度特性的组合决定。因此，温度与频率或频率偏差的关系不是平滑的多项式，而会产生谷等局部的值的变化。
图3是示出进行温度补偿处理后的结果的图，图3的A1表示基于12次的多项式近似的温度补偿处理的结果。图3的横轴是温度，纵轴是频率偏差。根据图3的A1可知，在基于多项式近似的温度补偿处理中，会残留某种程度的误差。根据振荡器的用途的不同，A1所示的精度有时不会产生问题。但是，在如上述TDD的例子那样需要实现非常高精度的振荡频率的情况下，无法通过多项式近似获得充分的精度。
与此相对，可考虑如非专利文献1那样将神经网络用于温度补偿处理的方法。关于神经网络，已知能够以较高精度对任意形状的函数进行近似。因此，在由于振子10与变容二极管的温度特性组合而导致特性复杂化的情况下，也可认为能够进行精度高的温度补偿处理。
但是，非专利文献1使用单一的温度传感器。在神经网络中，能够通过增加输入的数量而提高精度，但非专利文献1存在输入少、难以实现高精度的温度补偿处理的问题。
此外，如图1所示，在温度补偿处理中，重要的是振子10本身的温度。但是，不容易在振子10本身中设置温度传感器，温度传感器26设置在振子10以外的部位、尤其是集成电路装置20上。
图4是检查工序中的温度扫描的例子。图4的横轴是时间，纵轴是在检查工序中使用的恒温槽的温度。在图4的例子中，花费33个小时进行这样的控制：使温度以+25℃为起点上升至+125℃，之后冷却至-40℃，然后返回+25℃。通常，在检查工序中，如图4那样进行温度扫描，求出这时的温度检测数据TD和频率控制数据DDS，将所求出的值作为学习数据(示教数据)执行神经网络的学习处理、以及决定多项式近似函数的系数的处理。
图5是示出进行了图4所示的温度扫描的情况下的、温度补偿处理的仿真结果的图。图5的横轴是时间，纵轴表示频率偏差(单位：ppb)。在图5中，将集成电路装置与振子之间的热传导视作低通滤波器(以下记作LPF)，假设通过多项式近似进行温度补偿处理的简单的校正系统，该多项式近似使用了对温度信号的低通滤波处理后的信号。对应于如下情况：LPF的截止频率越低，则温度传感器与振子之间的热传导的延迟越长，LPF的截止频率越高，则温度传感器与振子之间的热传导的延迟越短。图5示出了将截止频率设定为1Hz(热传导延迟为1秒)的情况下的仿真结果。
根据图5可知，在截止频率为1Hz的情况下，频率偏差的幅度在某种程度上变大。具体而言，即使在相同的温度下，在温度上升时和温度下降时，温度补偿处理后的频率偏差也不同(产生迟滞)。该仿真结果示出了如下情况：即使温度传感器26与振子10之间的热传导延迟为1秒左右，该延迟也成为主要原因，无法以充分的精度执行温度补偿处理。如果截止频率较高(即，热传导延迟较短)，则能够将频率偏差抑制在较窄的范围内，但是根据图5可知，为了获得充分的精度所允许的热传导延迟短于1秒。
图6是说明温度传感器26与振子10之间的热传导的图。图6的横轴表示经过时间的对数，纵轴表示温度传感器26与振子10的温度差。图6是将集成电路装置20的给定的电路作为热源而产生热并传递该热的情形进行仿真后的结果。如图6所示，首先，相对接近热源的温度传感器26的温度升高，与振子10的温度差变大。然后，伴随时间的经过，还向振子10传递热，因此，振子10的温度也升高，温度传感器26与振子10的温度差减小，最终为0。
根据图6可知，在温度传感器26与振子10之间，热传导存在100秒左右的延迟。也就是说，使热传导延迟短于1秒可以说是不现实的。根据图5和图6可知，温度传感器26与振子10之间的热传导延迟作为使温度补偿处理的精度下降的主要原因无法忽视。也就是说，为了以较高精度进行温度补偿处理，需要进行考虑了集成电路装置20与振子10之间的热传导的处理。
关于此点，在如非专利文献1那样使用单一的温度传感器的情况下，无法使热传导反映到处理中。这是因为，如上所述，在关注给定温度的情况下，振荡频率与该给定温度是上升时的温度还是下降时的温度、或者、温度梯度为何种程度对应地变化，但是，如果使用单一的温度传感器，则无法对这些进行区分。
此外，在集成电路装置20中设置多个电路，因此，作为热源的电路有时发生变化。在该情况下，从热源向温度传感器26的热传导、从热源向振子10的热传导发生变化。例如，如之后使用图19等所述，在集成电路装置20与振子10之间存在多个热传导路径的情况下，在一个热传递路径的附近设置温度传感器26。在该情况下，如果热源接近该热传递路径，则温度传感器26的检测温度立即上升，因此，与振子10之间的温度差容易变大。另一方面，可认为如果热源接近另一侧的热传递路径，则在温度传感器26的检测温度上升时，经由该另一侧的热传导路径而向振子10开始传递某种程度的热，因此，与振子10之间的温度差变小。也就是说，即使温度传感器26的检测温度相同，振子10的温度也可能不同。
如上所述，可认为神经网络本身对温度补偿处理有用，但如果不适当地设定输入，则无法获得充分的精度。与此相对，在本实施方式中，主要考虑两个应对方法。
作为第1应对方法，在本实施方式中，在集成电路装置20中设置多个温度传感器26。狭义而言，集成电路装置20包含两个温度传感器26(第1温度传感器、第2温度传感器)。但是，温度传感器26的数量能够扩展为3个以上，因此，下面，将多个温度传感器26表述为第1～第N(N是2以上的整数)温度传感器26。本实施方式的集成电路装置20包含第1～第N温度传感器26、A/D转换电路27、数字信号处理电路23(处理器、DSP)和振荡信号生成电路40。A/D转换电路27进行来自第1～第N温度传感器26的第1～第N温度检测电压的A/D转换，输出第1～第N温度检测数据TD1～TDN。数字信号处理电路23根据第1～第N温度检测数据TD1～TDN进行基于神经网络运算处理的温度补偿处理，生成频率控制数据DDS。振荡信号生成电路40使用振子10生成根据频率控制数据DDS设定的频率的振荡信号。
这里，集成电路装置20例如表示将A/D转换电路27、数字信号处理电路23和振荡信号生成电路40等各电路与温度传感器26集成在1个芯片中。
这样，通过在集成电路装置20中设置多个温度传感器26，能够进行考虑了热传导的温度补偿处理，能够实现高精度的振荡频率。具体而言，由于N个温度检测数据TD1～TDN的组合与热源的位置、所产生的热量或温度变化对应地变化，所以，以基于第1～第N温度检测数据TD1～TDN的数据为输入的神经网络运算处理考虑了热传导。另外，如果考虑使热传导反映到第1～第N温度数据TD1～TDN中，则各温度传感器26优选配置在彼此分离某种程度的位置。此外，如果鉴于振子10的温度是重要的，则各温度传感器26优选配置于集成电路装置20与振子10之间的热传递路径的附近。之后叙述温度传感器26的配置例。
此外，作为第2应对方法，在本实施方式中，除了温度传感器26的温度检测数据TD本身之外，还使用温度检测数据TD的时间变化量。本实施方式的集成电路装置20包含：数字信号处理电路23，其根据温度检测数据TD和温度检测数据TD的时间变化量进行基于神经网络运算处理的温度补偿处理，生成频率控制数据DDS；以及振荡信号生成电路40。与上述的例子同样，振荡信号生成电路40使用振子10生成根据频率控制数据DDS设定的频率的振荡信号。
温度检测数据TD的时间变化量表示温度检测数据TD的每个规定时间的变化量。例如，温度检测数据TD的时间变化量是对应于处理对象时刻的温度检测数据与在之前的时刻(狭义而言，前一个时刻)取得的温度检测数据的差分信息。
这样，通过在神经网络运算的输入中使用温度检测数据TD的时间变化量，即使温度检测数据TD的值本身相同，也能够区分是上升时、还是下降时。此外，时间变化量的大小表示温度变化的急剧性，因此，还能够区分急剧的温度变化和缓慢的温度变化。即，通过使用时间变化量，由于能够进行考虑了热传导的神经网络运算，因此，也能够以高精度进行温度补偿处理。
另外，下面，对上述二者的组合进行说明。即，集成电路装置20包含：第1～第N(N是2以上的整数)温度传感器26；A/D转换电路27，其进行来自第1～第N温度传感器26的第1～第N温度检测电压的A/D转换，输出第1～第N温度检测数据TD1～TDN；数字信号处理电路23，其根据第1～第N温度检测数据TD1～TDN中的第i温度检测数据TDi的时间变化量进行基于神经网络运算处理的温度补偿处理，生成频率控制数据；以及振荡信号生成电路40，其使用振子10生成与频率控制数据对应的振荡频率的振荡信号。但是，也可以省略使用多个温度传感器26的结构和使用时间变化量的结构中的任意一个。
此外，也可以仅通过神经网络运算实现温度补偿处理，但为了提高精度，需要增加神经元数，存储部24(非易失性存储器)预先存储的信息增加。
因此，在本实施方式中，数字信号处理电路23根据基于多项式近似的温度补偿运算的结果和神经网络运算处理的结果进行温度补偿处理。由此，能够抑制存储量并实现高精度的温度补偿处理。具体而言，图3的A2对应于将多项式近似(最小二乘法)与神经网络运算处理组合起来的情况下的、温度补偿处理的结果。根据图3的A2可知，在本实施方式中，能够实现精度非常高的温度补偿处理。
下面，对将多项式近似与神经网络组合起来的实施方式进行说明，但也可以省略多项式近似。
2.结构例
图7、图8示出包含本实施方式的集成电路装置20的振动器件2(振荡器)的结构例。图7是示出本实施方式的振动器件2的俯视图，图8是剖视图(侧视图)。振动器件2包含振子10以及具有驱动电路30的集成电路装置20(IC)，该驱动电路30驱动振子10。此外，振动器件2还可以包含封装3，该封装3安装有振子10和集成电路装置20。振子10设置于集成电路装置20的有源面AF侧(电路元件面侧)。有源面AF是集成电路装置20的形成有晶体管等有源元件(电路元件)的面。在图7、图8中，设从集成电路装置20朝向振子10的方向为DR1(第1方向)。方向DR1是与集成电路装置20的半导体基板正交的方向。此外，设与方向DR1正交的方向为方向DR2、DR3(第2、第3方向)。方向DR2例如是沿着集成电路装置20的长边方向的方向，方向DR3是沿着短边方向的方向。另外，振动器件2不限于图7、图8的结构，也可以实施省略其中一部分的结构要素、或追加其他结构要素等各种变形。
振子10(resonator)是利用电信号产生机械振动的元件(振动元件)。振子10例如可以通过石英振动片等振动片(压电振动片)实现。例如，可以通过切角为AT切或SC切等的进行厚度剪切振动的石英振动片等实现。例如，振子10为内置于不具有恒温槽的温度补偿型振荡器(TCXO)的振子。或者，振子10也可以为内置于具有恒温槽的恒温槽型振荡器(OCXO)的振子等。另外，本实施方式的振子10例如可以通过厚度剪切振动型以外的振动片、由石英以外的材料形成的压电振动片等各种振动片实现。例如，作为振子10，也可以采用SAW(Surface Acoustic Wave)谐振器、使用硅基板而形成的作为硅制振子的MEMS(MicroElectro Mechanical Systems)振子等。
振子10具有振动片11(振动基板)和电极12、13。振动片11由压电材料构成，例如由石英构成。在设振动片11的与集成电路装置20相反方向侧的面为第1面、集成电路装置20侧的面为第2面的情况下，电极12形成在振动片11的第1面上，电极13形成在第2面上。此外，振子10具有未图示的端子，经由该端子与集成电路装置20的端子电连接。
在俯视有源面AF时，集成电路装置20为矩形，具有半导体基板，在半导体基板的有源面AF上形成晶体管等有源元件。此外，也可以在有源面AF上形成电阻、电容器等无源元件。另外，这里所说的矩形并非是严格的矩形，允许在一部分中包含凸形或凹形、或者边包含曲线。
集成电路装置20具有驱动振子10的驱动电路30。此外，集成电路装置20具有：端子T1(第1端子)，其与振子10的电极12(第1电极)电连接，输出从驱动电路30到振子10的输出信号；以及端子T2(第2端子)，其与振子10的电极13(第2电极)电连接，输入从振子10到驱动电路30的输入信号。此外，集成电路装置20还具有不与振子10的电极12、13(第1、第2电极)电连接的端子T3(第3端子)。此外，集成电路装置20也可以具有端子TS1、TS2。另外，在图7中示出了TS1和TS2分别具有3个端子的例子，但还能够针对具体数量实施各种变形。TS1或者TS2包含被供给高电位侧的电源电压VDD的端子。此外，TS1或者TS2包含被供给低电位侧的电源电压VSS(例如GND)的端子。即，端子TS1、TS2包含电源供给用的电源端子，集成电路装置20被供给这些电源电压VDD、VSS而动作。此外，端子TS1、TS2包含输出或者输入各种信号的信号端子。这些端子T1～T3、TS1、TS2例如称作集成电路装置20的焊盘。另外，电连接是使得电信号经由布线等传递而到达的连接，不电连接表示切断电信号的传递而无法到达。
例如，集成电路装置20利用驱动电路30的输出信号(驱动信号)驱动振子10。驱动电路30例如由反相放大电路(反相器电路)实现，将驱动电路30的输出信号OUT经由端子T1输出到振子10(电极12)。此外，来自振子10(电极13)的输入信号IN(反馈信号)经由端子T2输入到驱动电路30。由此，能够使振子10振荡，生成规定的振荡频率的振荡信号(时钟信号)。
如图8所示，振动器件2具有由陶瓷等形成的封装3。封装3在内侧具有收纳空间S，在该收纳空间S中收纳有振子10、集成电路装置20。收纳空间S被气密地密封，成为减压状态(优选为接近真空的状态)。能够利用该封装3，适当地保护振子10、集成电路装置20免受冲击、灰尘、热、湿气等。封装3具有底座4和盖5。具体而言，封装3由以下部件构成：底座4，其支承振子10和集成电路装置20；以及盖5，其以与底座4之间形成收纳空间S的方式与底座4的上表面接合。
如图8的剖视图所示，底座4在内侧具有朝上表面开口的第1凹部、以及朝第1凹部的底面开口的第2凹部。在第1凹部的底面上设置有台阶部6、7，在台阶部6、7上形成有振动器件2的内部端子TI1、TI2。内部端子TI1、TI2经由封装3的内部布线(未图示)与振动器件2的外部端子TE1、TE2电连接。外部端子TE1、TE2形成在封装3的外侧底面上。外部端子TE1、TE2经由外部布线(电路基板的布线等)与外部器件连接。例如，在集成电路装置20上设置有端子TS1、TS2，在信号端子TS1、TS2处设置有导电性凸块BS1、BS2。而且，如图8所示，信号端子TS1、TS2的导电性凸块BS1、BS2与振动器件2的内部端子TI1、TI2接触而连接。由此，集成电路装置20的信号端子TS1、TS2与振动器件2的外部端子TE1、TE2电连接。
图7是俯视集成电路装置20的有源面AF时的俯视图，且是从例如方向DR1的反方向观察到的图。在俯视该有源面AF时，集成电路装置20的端子T1、T2、T3配置成与振子10重叠。如图8的剖视图(从方向DR3观察到的图)所示，振子10和集成电路装置20安装成以在厚度方向上排列的方式层叠。将这样使振子10与集成电路装置20层叠而安装的单元称作振子单元9(层叠体)。
如图8所示，在集成电路装置20的端子T1、T2、T3处设置有导电性凸块BU1、BU2、BU3(连接凸块)。导电性凸块BU1、BU2、BU3是形成在端子T1、T2、T3上的突起状的连接电极。导电性凸块BU1、BU2、BU3例如是由金属形成的金属凸块(金凸块、银凸块或者铜凸块等)。另外，作为导电性凸块，还可以实施使用树脂芯凸块的变形，该树脂芯凸块是利用金属对由树脂形成的凸块的芯进行镀覆而构成的。
而且，端子T1经由导电性凸块BU1与振子10的电极12电连接。具体而言，如图7、图8所示，在振子10上设置有与电极12连接的布线16、以及与布线16连接的未图示的第1连接用端子。而且，通过将端子T1的导电性凸块BU1与该第1连接用端子连接，端子T1和电极12经由导电性凸块BU1、第1连接用端子以及布线16电连接。此外，端子T2经由导电性凸块BU2与振子10的电极13电连接。具体而言，在振子10上设置有与电极13连接的布线17、以及与布线17连接的未图示的第2连接用端子。在图7中，用虚线示出了电极13和布线17。而且，通过将端子T2的导电性凸块BU2与该第2连接用端子连接，端子T2和电极13经由导电性凸块BU2、第2连接用端子以及布线17电连接。另外，以上，对端子T1与电极12电连接、端子T2与电极13电连接的情况进行了说明，但本实施方式不限于此，也可以是，端子T1与电极13电连接，端子T2与电极12电连接。例如，也可以是，电极13成为第1电极，电极12成为第2电极。
另一方面，集成电路装置20的端子T3是不与振子10的电极12、13电连接的虚设的端子。例如，在端子T3上形成有导电性凸块BU3，该导电性凸块BU3与振子10接触，但不与振子10的电极12、13电连接。例如，集成电路装置20的端子T1、T2与振子10的第1、第2连接用端子连接，但端子T3不与这些第1、第2连接用端子连接。
而且，振子10使用设置在端子T1、T2、T3上的导电性凸块BU1、BU2、BU3而支承于集成电路装置20的有源面AF侧。例如，导电性凸块BU1、BU2、BU3(和端子T1、T2、T3)成为支承部件，利用集成电路装置20对振子10进行支承(三点支承)。
图9是振动器件2的另一说明图，图10是示出安装在封装3中的状态下的振动器件2的剖视图。在图9所示的实施方式的振动器件2中，在振子10与集成电路装置20之间设置有中继基板100。例如，振子10、中继基板100、集成电路装置20安装成以在厚度方向上排列的方式层叠。这样地使振子10、中继基板100和集成电路装置20层叠而安装的单元为振子单元9(层叠体)。在中继基板100上形成有用于将集成电路装置20的端子T1与振子10的电极12电连接的布线111、以及用于将集成电路装置20的端子T2与振子10的电极13电连接的布线115。这些布线111、115经由设置在中继基板100的振子10侧的面上的导电性凸块BT1、BT2与振子10的端子电连接。而且，振子10的端子与电极12、13连接。由此，集成电路装置20的驱动用的端子T1、T2与振子10的电极12、13电连接。而且，通过对端子T1、T2之间施加驱动电压，振子10进行振荡动作。这样，中继基板100是对振子10与集成电路装置20之间的电连接进行中继的基板。
该中继基板100具有使由于集成电路装置20、封装3的变形而产生的应力不易传递到振子10的功能。中继基板100例如可以由石英基板实现。例如，通过蚀刻(例如湿蚀刻)对石英基板进行构图，形成中继基板100。另外，也可以利用石英基板以外的压电基板、硅基板、树脂基板、金属基板或者陶瓷基板等实现中继基板100。通过在振子10与集成电路装置20之间夹设中继基板100，例如由于集成电路装置20、封装3的热挠曲等引起的变形(应力)不易传递到振子10，能够抑制振子10的振动特性的下降。
此外，在图9、图10的振动器件2中，集成电路装置20包含不与振子10的电极12、13(第1、第2电极)电连接的端子T3、T4(第3、第4端子)。而且，振子10使用设置在端子T1、T2、T3、T4上的导电性凸块BU1、BU2、BU3、BU4而支承于集成电路装置20的有源面AF侧。具体而言，振子10经由由集成电路装置20的端子T1、T2、T3、T4的导电性凸块BU1、BU2、BU3、BU4支承的中继基板100而支承于集成电路装置20的有源面AF侧。如图7～图10所示，用于支承振子10或者中继基板100的端子可以是3个，也可以是4个。或者，还可以使用5个以上的端子支承振子10或者中继基板100。
图11示出集成电路装置20的结构例。集成电路装置20包含输出电路22、数字信号处理电路23、存储部24(存储器)、温度传感器26、A/D转换电路27和振荡信号生成电路40。此外，集成电路装置20包含上述的端子T1、T2。另外，集成电路装置20不限于图11的结构，可以实施省略其中一部分的结构要素、或追加其他结构要素等各种变形。
温度传感器26(第1～第N温度传感器26-1～26-N)将与环境(例如集成电路装置20、振子10)的温度对应地变化的温度依赖电压作为温度检测电压输出。例如，温度传感器26利用具有温度依赖性的电路元件生成温度依赖电压，以不依赖于温度的电压(例如带隙参考电压)为基准输出温度依赖电压。例如，将PN结的正向电压作为温度依赖电压输出。
A/D转换电路27进行来自温度传感器26的温度检测电压的A/D转换，将其结果作为温度检测数据TD输出。作为A/D转换方式，例如可以采用逐次比较型、快速型、流水线型或者双积分型等。
数字信号处理电路23进行各种信号处理。例如，数字信号处理电路23(温度补偿部)进行根据温度检测数据TD补偿振子110的振荡频率的温度特性的温度补偿处理，输出用于控制振荡频率的频率控制数据DDS。之后叙述温度补偿处理的详细内容。
数字信号处理电路23可由以时分方式执行包含温度补偿处理在内的各种信号处理的DSP(Digital Signal Processor)实现。或者，数字信号处理电路23可通过门阵列等基于自动配置布线的ASIC电路实现，也可通过处理器(例如CPU、MPU等)和在处理器上工作的程序实现。此外，数字信号处理电路23可以进行温度补偿以外的校正处理(例如，老化校正)。此外，数字信号处理电路23可以进行恒温槽型振荡器(OCXO)中的恒温槽的加热器控制(炉控制)等。
存储部24存储包含温度补偿处理用的数据在内的各种数据。存储部24可由RAM(SRAM、DRAM)等半导体存储器实现，也可由非易失性存储器实现。
振荡信号生成电路40包含D/A转换电路25和振荡电路21。D/A转换电路25对频率控制数据DDS进行D/A转换，将与频率控制数据DDS对应的控制电压输出到振荡电路21。振荡电路21是具有驱动电路30并利用驱动电路30对振子10进行驱动而使振子10振荡的电路。另外，优选针对驱动电路30的输出节点、输入节点中的至少一方的连接节点设置可变电容电路。可变电容电路例如是电容值根据来自D/A转换电路25的控制电压而变化的变容二极管。另外，如之后使用图26所述，振荡信号生成电路40能够实施各种变形。
输出电路22(缓冲电路)进行由振荡信号生成电路40(振荡电路21)生成的振荡信号的缓冲，输出缓冲后的信号。即，进行用于使得能够充分驱动外部的负载的缓冲。缓冲后的信号例如为限幅正弦波信号。但是，该信号也可以为矩形波信号。或者，输出电路22也可以是能够输出限幅正弦波信号和矩形波信号双方的电路。
接着，对集成电路装置20中的温度传感器26的配置进行说明。如上所述，在温度补偿处理中，由温度传感器26检测的温度(温度检测数据TD)与振子10的温度的偏离成为精度下降的主要原因。因此，在本实施方式中，在集成电路装置20与振子10之间的热传导路径的附近设置温度传感器26。由此，来自该温度传感器26的温度检测数据成为反映了集成电路装置20与振子10之间的热传导的信息，因此，能够期待温度补偿处理的精度提高。
图12是说明温度传感器26的配置的图。例如，集成电路装置20包含：第1振荡用端子，其与驱动电路30的输入节点以及输出节点中的一方连接；第2振荡用端子，其与驱动电路30的输入节点以及输出节点中的另一方连接；电源端子，其被供给电源电压；以及输出端子，其输出振荡信号。这里的第1振荡用端子对应于上述的端子T1，第2振荡用端子对应于端子T2。此外，电源端子和输出端子是端子TS1或者TS2中包含的端子。
而且，如图12所示，集成电路装置20具有的第1温度传感器26-1配置于比TS1、TS2中的任意一个端子更接近T1的位置。即，第1温度传感器26-1与第1振荡用端子T1的距离D11比第1温度传感器26-1与TS1的距离D12、以及第1温度传感器26-1与TS2的距离D13小。即，第1温度传感器26-1与第1振荡用端子的距离比第1温度传感器26-1与电源端子的距离、以及第1温度传感器26-1与输出端子的距离中的至少一方小。这里，第1温度传感器26-1与第1振荡用端子的距离、第1温度传感器26-1与电源端子的距离、以及第1温度传感器26-1与输出端子的距离分别表示第1温度传感器26-1与第1振荡用端子之间的最短距离、第1温度传感器26-1与电源端子的最短距离、以及第1温度传感器26-1与输出端子的最短距离。此外，第2温度传感器26-2配置于比TS1、TS2中的任意一个端子更接近T2的位置。即，第2温度传感器26-2与第2振荡用端子T2的距离D21比第2温度传感器26-2与TS1的距离D22、以及第2温度传感器26-2与TS2的距离D23小。即，第2温度传感器26-2与第2振荡用端子的距离比第2温度传感器26-2与电源端子的距离、以及第2温度传感器26-2与输出端子的距离中的至少一方小。这里，第2温度传感器26-2与第2振荡用端子的距离、第2温度传感器26-2与电源端子的距离、以及第2温度传感器26-2与输出端子的距离分别表示第2温度传感器26-2与第2振荡用端子之间的最短距离、第2温度传感器26-2与电源端子的最短距离、第2温度传感器26-2与输出端子的最短距离。图12中示出了第1温度传感器26-1与第1振荡用端子的距离比与输出端子的距离、和与电源端子的距离中的任意一个小的例子。同样，图12中示出了第2温度传感器26-2与第2振荡用端子的距离比与输出端子的距离、和与电源端子的距离中的任意一个小的例子。
如图7～图10所示，T1、T2(BU1、BU2)是支承振子10或者中继基板100的部件，且成为集成电路装置20与振子10的热传导路径。因此，通过在比其它端子(TS1、TS2)相对更接近T1的位置或者更接近T2的位置上设置温度传感器26(26-1、26-2)，能够实现高精度的温度补偿处理。特别是，T1和T2是振子10的驱动所必需的端子，因此，成为热传导路径的可能性非常高，在T1、T2的附近设置温度传感器26是重要的。另外，在本实施方式中采用第1温度传感器26-1与第1振荡用端子的距离比与输出端子的距离、和与电源端子的距离中的任意一个都小的结构，但只要是比一方小的结构，就能够提高温度补偿处理的精度。关于第2温度传感器26-2也同样如此。
此外，集成电路装置20包含支承用端子。这里的支承用端子可以是在图7中形成有用于支承振子10的电极的端子T3，也可以是在图9中形成有用于支承中继基板100的电极的端子T3、T4。
如图12所示，第3温度传感器26-3配置于比TS1、TS2中的任意一个端子更接近T3的位置。即，第3温度传感器26-3与支承用端子T3的距离D31比第3温度传感器26-3与TS1的距离D32、和第3温度传感器26-3与TS2的距离D33的距离小。即，第3温度传感器26-3与支承用端子的距离比第3温度传感器26-3与电源端子的距离、和第3温度传感器26-3与输出端子的距离中的至少一方小。这里，第3温度传感器26-3与支承用端子的距离、第3温度传感器26-3与电源端子的距离以及第3温度传感器26-3与输出端子的距离分别表示第3温度传感器26-3与支承用端子之间的最短距离、第3温度传感器26-3与电源端子的最短距离和第3温度传感器26-3与输出端子的最短距离。端子T3是不用于电连接的端子，但用于支承振子10或者中继基板100。因此，T3也成为热传导路径，在该T3的附近设置温度传感器26即可。另外，图12示出集成电路装置20包含第4温度传感器26-4的例子，该第4温度传感器26-4配置于比TS1、TS2中的任意一个端子更接近T4的位置。另外，在本实施方式中采用第3温度传感器26-3与支承用端子的距离比与输出端子的距离、以及与电源端子的距离中的任意一个小的结构，但只要是比一方小的结构，就能够提高温度补偿处理的精度。关于第4温度传感器26-4也同样如此。在设置有多个支承用端子的情况下，该多个支承用端子可能分别成为热传导路径，因此，通过在各支承用端子的附近设置温度传感器26，可期待温度补偿处理的精度提高。但是，能够实施省略第4温度传感器26-4等的各种变形。
3.频率控制数据的运算处理
接着，对本实施方式的温度补偿处理即频率控制数据DDS的运算处理进行说明。首先，对神经网络运算的概要进行说明，然后，对本实施方式的方法进行说明。
3.1神经网络运算的概要
图13是神经网络的基本结构例。神经网络是在计算机上仿真人脑功能的数学模型。将图13的一个圆(节点)称作神经元。在图13的例子中，神经网络具有输入层(I)、两个隐藏层(H1、H2)和输出层(O)，输入层的神经元数为3，隐藏层的神经元数分别为4，输出层的神经元数为1。但是，隐藏层(中间层)的层数、各层中包含的神经元的数量能够实施各种变形。输入层中包含的神经元分别与第1隐藏层(H1)的神经元耦合。第1隐藏层中包含的神经元分别与第2隐藏层(H2)的神经元耦合，第2隐藏层中包含的神经元分别与输出层的神经元耦合。
输入层分别是输出输入值的神经元。在图13的例子中，神经网络受理x1、x2、x3作为输入，输入层的各神经元分别输出x1、x2、x3。另外，也可以是，对输入值进行某种预处理，输入层的各神经元输出预处理后的值。
在隐藏层(中间层)以后的各神经元中，进行仿真了在人脑中传递信息作为电信号的情形的运算。在人脑中，信息的易传递度与突触的耦合强度对应地改变，因此，在神经网络中用权重W表现该耦合强度。
图13的W1是输入层与第1隐藏层之间的权重。W1表示输入层中包含的给定的神经元与第1隐藏层中包含的给定的神经元之间的权重的集合。在将输入层的第p个神经元与第1隐藏层的第q个神经元之间的权重表现为w1pq的情况下，图13的W1是包含w111～w134的12个权重在内的信息。更广义而言，权重W1是由输入层的神经元数与第1隐藏层的神经元数之积的个数的权重构成的信息。
在第1隐藏层中的第1个神经元中，进行下式(1)所示的运算。即，在一个神经元中，进行如下运算：对与该神经元连接的前一个层的各神经元的输出进行积和(加权相加)，进一步与偏差(b1)相加。
此外，如上式(1)所示，关于一个神经元中的运算，使用作为非线性函数的激活函数f。激活函数f例如使用了下式(2)所示的ReLU函数。ReLU函数是如果变量为0以下则为0、如果变量大于0则为变量本身的值的函数。但是，已知激活函数f能够利用各种函数，可以使用Sigmoid函数，也可以使用对ReLU函数进行改良后的函数。在上式(1)中例示了关于h1的运算式，但在第一个隐藏层的其它神经元中也进行相同的运算即可。
此外，关于此后的层也同样如此。例如，在设第1隐藏层与第2隐藏层之间的权重为W2的情况下，在第2隐藏层的神经元中，进行使用了第1隐藏层的输出和权重W2的积和运算，与偏差相加，进行应用激活函数的运算。
在输出层的神经元中，进行如下运算：对前一个层(在图13的例子中为第2隐藏层)的输出进行加权相加，与偏差相加。神经网络将输出层中的运算结果设为该神经网络的输出。或者，也可以输出对输出层的运算结果进行某种后处理后的结果。
根据以上说明可知，为了从输入获得期望的输出，需要设定(学习)适当的权重及偏差。在学习中，准备给定的输入x与该输入中的准确输出t(示教数据)的多个组。可认为神经网络的学习处理是对该多个示教数据求出最准确的权重及偏差的处理。在神经网络的学习处理中，广泛公知有反向传播算法(back propagation)。
图14是说明反向传播算法的图。另外，在图14中，为了简化说明，分别针对第1隐藏层、第2隐藏层和输出层示出了着眼于一个神经元的处理。在反向传播算法中，通过反复正向路径和反向路径，更新参数(权重及偏差)。首先，使用输入x和该时刻的权重及偏差来运算输出y。另外，权重及偏差的初始值能够进行各种设定。在图14的例子中，进行下式(3)～(5)的运算，根据xk运算y。下式(3)～(5)中的u表示第1隐藏层的输出，v表示第2隐藏层的输出。
然后，根据所求出的输出y和对应于输入x的示教数据t求出损失函数E。损失函数E例如是下式(6)，但可以是单纯的差分(y-t)，也可以使用其它损失函数。将直到求出损失函数E为止的处理称作正向路径。
在通过正向路径求出损失函数E之后，如下式(7)～(12)所示，使用损失函数E的偏微分更新各参数。在下式(7)～(12)中，标注有后缀“+1”的值表示更新处理后的值。例如，b+1表示更新处理后的b的值。此外，η表示学习率。学习率不是恒定的，优选根据学习的状况而变更。
这时，从输出层朝向输入层，使用链式法则计算与各参数有关的损失函数E的偏微分。具体而言，上式(7)～(12)所示的各偏微分能够通过依次计算下式(13)～(18)而容易地求出。此外，在使用了上式(2)的ReLU函数作为激活函数f的情况下，微分值为0或者1，因此，容易进行偏微分的运算。将使用了式(7)～(18)的一系列处理称作反向路径。
在学习处理中，直到判定为参数收敛为止，反复执行正向路径和反向路径。在将神经网络运算应用于温度补偿处理的情况下，以输出与温度对应的适当的频率控制数据DDS的方式，学习权重及偏差的值，并将学习结果预先存储到存储部24(存储器)中。在执行温度补偿处理时(估计处理时)，根据作为输入的数据和所存储的参数进行上式(1)所示的运算，进行求出频率控制数据DDS作为输出数据的运算。
3.2本实施方式的神经网络运算
但是，如上所述，如果仅使用了单一的温度传感器26的温度检测数据作为神经网络的输入，则有时很难高精度地进行温度补偿处理。因此，在本实施方式中，使用以来自第1～第N温度传感器26的温度检测数据TD1～TDN、以及温度检测数据TD的时间变化量为输入的神经网络，求出频率控制数据DDS。此外，在本实施方式中，通过将多项式近似(最小二乘法)与神经网络运算组合，削减神经元数并实现高精度的温度补偿处理。
具体而言，在以第1～第N温度传感器26的温度检测数据为TD1～TDN的情况下，设温度检测数据的时间变化量、温度检测数据的幂为输入候选。如果是第1温度传感器26(26-1)的温度检测数据TD1，则不仅TD1本身，TD1＾2、TD1＾3、……、TD1＾M和ΔTD1也成为输入候选。这里，ΔTD1是TD1的时间变化量，例如，是给定的时刻(最新的时刻)的TD1与过去的时刻(前一个时刻)的TD1的差分值。同样，关于第i温度检测数据TDi，TDi、TDi＾2、……、TDi＾M、ΔTDi也成为输入候选。即，在本实施方式中，能够针对一个温度传感器26将M+1个、合计N×(M+1)个数据用作输入。
另外，这里的N例如为6左右，M例如为5左右，但温度传感器26的数量、指数的上限值能够实施各种变形。此外，时间变化量不限定于最新2个时刻之间的差分值，可以设最新的时刻与前2个以上的时刻之间的差分为时间变化量，也可以设多个差分值的平均值等为时间变化量，还可以设对差分值实施滤波处理后的结果为时间变化量。此外，作为输入候选的时间变化量不限定于一个，也可以设上述的各种时间变化量中的多个时间变化量为输入候选。
在数字信号处理电路23的神经网络运算中，将全部输入候选作为输入利用也无妨。但是，如果输入的数量增加，则输入层与第1隐藏层之间的权重W1中包含的数据个数增加，因此，存储部24预先存储的数据的量也增加。因此，作为神经网络的输入，也可以使用上述输入候选中的一部分。下面，将作为输入候选中的神经网络的输入而选择出的数据记为输入数据Xin。为了提高温度补偿处理的精度，需要满足将基于2个以上的温度检测数据的数据包含于输入数据Xin的条件和将1个以上的时间变化量包含于输入数据Xin的条件中的至少一方。如果考虑精度，则优选满足上述条件双方。
对本实施方式中的神经网络的学习处理进行说明。首先，在检查工序中，用恒温槽进行温度扫描，取得实际测量数据。例如，如图4所示，在-40℃～125℃的范围内进行温度扫描。
图15是表示在检查工序中实际测量的第1～第N温度传感器26的温度检测数据TD1～TDN的时间变化的曲线图。图15的横轴表示时间，纵轴表示温度检测数据的值。另外，在图15中为了简化说明，示出两个温度检测数据。
图15对应于进行了使恒温槽从低温变化为高温的温度扫描的例子，各温度传感器26的温度检测数据随着时间上升。但是，温度检测数据受到热源的位置、配置有各温度传感器26的位置、热传导路径等影响，因此，在给定的温度检测数据和其它温度检测数据中，具体值(波形)不同。
如图15那样，如果获知温度检测数据TD的时间变化，则能够求出神经网络的输入数据Xin的时间变化。具体而言，通过对各时刻的温度检测数据求幂，可以求出幂数据。此外，通过对图15的曲线图进行微分(求出相邻数据的差分)，能够求出时间变化量。即，能够根据实际测量出的温度检测数据TD求出输入数据Xin的时间变化。
此外，在检查工序中，在温度扫描中测量由振荡信号生成电路40输出的振荡信号的频率(振子10的振荡频率)。图16是表示在检查工序中实际测量的振荡信号的频率的时间变化的曲线图。通过组合实际测量出的图16的信息和振荡信号生成电路40的温度特性(例如图2所示的变容二极管的温度特性)，能够求出用于输出期望的频率的振荡信号的频率控制数据DDS。即，能够根据实际测量出的数据求出频率控制数据DDS的时间变化。另外，变容二极管的温度特性可以在温度扫描中测量，也可以另外测量。
如上所述，能够利用在检查工序中实际测量的数据、以及基于该数据的运算处理来求出温度检测数据TD、输入数据Xin、振荡频率、频率控制数据DDS的相互关系。
在本实施方式中，在学习处理中使用输入数据Xin与频率控制数据DDS的关系。在学习处理中，通过准备多个示教数据，能够提高学习精度。因此，从在一次的温度扫描中所取得的数据中提取多个学习用数据即可。此外，如果考虑热传导，不是进行1种温度扫描而进行多种温度扫描即可。
学习处理例如通过与本实施方式的集成电路装置20不同的信息处理装置(PC等)进行。在本实施方式中，使用上述的输入数据Xin和频率控制数据DDS进行神经网络的学习处理也无妨。在进行了这样的学习处理的情况下，可通过神经网络运算处理直接运算频率控制数据DDS。
但是，在本实施方式中，考虑神经元数的削减，将多项式近似和神经网络进行组合。具体而言，通过多项式近似进行概略的温度补偿处理，通过神经网络运算补偿无法通过多项式近似完全补偿的误差。
图17是说明本实施方式中的温度补偿处理的流程的示意图。本实施方式的数字信号处理电路23进行以基于多个温度检测数据TD1～TDN的输入数据Xin为输入的神经网络运算而求出第1频率控制数据DDS1，并且进行以给定的温度检测数据为输入的多项式近似而求出第2频率控制数据DDS2。然后，数字信号处理电路23将第1频率控制数据DDS1与第2频率控制数据DDS2之和作为最终的频率控制数据DDS输出到振荡信号生成电路40。
图17的例子中的神经网络需要以根据输入数据Xin输出第1频率控制数据DDS1的方式学习权重及偏差。也就是说，无法将与输入数据Xin对应的频率控制数据DDS直接设为示教数据，而必须设与输入数据Xin对应的第1频率控制数据DDS1为示教数据。
因此，在学习处理中，首先使用最小二乘法对温度检测数据TD与频率控制数据DDS的关系进行多项式近似，决定多项式的系数。这里的多项式近似具有一定程度的精度即可，例如为3次多项式。此外，多项式的变量的温度检测数据TD可以为第1～第N温度检测数据TD1～TDN中的任意一个，也可以为平均值等统计量。
在求出多项式的系数之后，使用温度检测数据TD和多项式求出基于多项式近似的频率控制数据(第2频率控制数据DDS2)。根据实际测量数据(图16)而求出的频率控制数据DDS与基于多项式近似的第2频率控制数据DDS2的差分成为神经网络应该输出的第1频率控制数据DDS1的示教数据。因此，在学习处理中，设该差分为示教数据，使用图14通过上述的反向传播算法等学习权重及偏差。
在学习完成之后，将多项式近似中的多项式的系数和神经网络运算中的权重及偏差作为温度补偿处理的参数写入存储部24(非易失性存储器)中。
图18是说明由本实施方式的集成电路装置20(数字信号处理电路23)执行的温度补偿处理的流程图。当开始该处理时，数字信号处理电路23从第1～第N温度传感器26取得第1～第N温度检测数据TD1～TDN(S101)，进行降噪用的滤波处理(S102)。另外，也可以实施省略滤波处理或者进行其它降噪处理等变形。
接着，数字信号处理电路23进行通过神经网络运算求出第1频率控制数据DDS1的处理、以及通过多项式近似求出第2频率控制数据DDS2的处理。在学习阶段中，由于在神经网络的示教数据的运算(差分运算)中使用多项式近似的结果，需要最先运算多项式近似的系数。但是，在必要的参数(系数、权重、偏差)的运算已完成的阶段中，神经网络运算和多项式近似的顺序未限定，可以先执行任意一个，也可以并列执行。
在神经网络运算中，进行根据第1～第N温度检测数据TD1～TDN求出输入数据Xin的处理(S103)。如上所述，这是幂的运算、时间变化量的运算。然后，将运算出的输入数据Xin作为输入，依照通过学习处理而获得的权重及偏差进行神经网络运算(S104)。在这里的神经网络中，存在一个输出层的神经元，输出第1频率控制数据DDS1。
此外，数字信号处理电路23进行以基于在S101中取得的温度检测数据TD1～TDN的给定的温度检测数据TD为多项式的输入(变量)的多项式近似，求出第2频率控制数据DDS2(S105)。
然后，进行在S104中求出的第1频率控制数据DDS1与在S105中求出的第2频率控制数据DDS2的加法处理(S106)，将加法结果作为频率控制数据DDS输出到振荡信号生成电路40(S107)。
4.振子的温度的估计处理
如上所述，在温度补偿处理中，温度传感器26检测的温度检测数据TD与振子10的实际温度的偏离成为精度下降的主要原因。因此，在以上说明的实施方式中，通过配置多个温度传感器26或求出温度检测数据TD的时间变化量，进行了考虑热传导的影响的温度补偿处理。
但是，如果温度检测数据TD与振子10的温度的偏离成为问题，则通过根据温度检测数据TD估计振子10的温度，能够高精度地实现温度补偿处理。即，估计振子10的温度，根据估计结果(下面，记作温度估计值)进行多项式近似或神经网络运算。
4.1热传导模型
首先，对用于根据温度检测数据求出温度估计值的热传导模型进行说明。图19是说明振动器件2(振荡器)的热传导路径的图。如使用图9、图10所述那样，集成电路装置20使用端子TS1、TS2(BS1、BS2)而被支承于封装3。此外，集成电路装置20利用端子T1～T4(BU1～BU4)支承中继基板100，中继基板100在BT1、BT2中支承振子10。
图19的B1～B10是热传导路径，B11～B15是热辐射(辐射)路径。如图19所示，在封装3、集成电路装置20、中继基板100、振子10之间，用于连接的端子分别成为主要的热传导路径。如使用图12所述，在端子T1～T4的附近设置温度传感器26(26-1～26-4)。此外，也可以在图12中追加未图示的其它温度传感器26，在图19中示出在封装3与集成电路装置20之间的热传导路径的附近设置有温度传感器26(26-5、26-6)的例子。
图20是对应于图19的热传导模型的例子。已知热传导能够建模为包含热阻和热容的热回路。图20的C1～C6分别是对应于温度传感器26-1～26-6的节点，各温度传感器26的温度检测数据TD相当于该节点的电位。此外，C7和C8是振子10上的节点，C7或C8的电位对应于振子10的温度(温度估计值)。
由于根据物质而确定了单位热容和单位热阻，所以，可根据振荡器的具体构造(各部件的材质、长度、截面积等)决定图20的回路的各热阻(RT1～RT28)的电阻值和各热容(CT1～CT8)的电容值。如果是图20的例子，则RT1～RT8是根据集成电路装置20的特性决定电阻值的热阻。此外，RT9～RT12是根据集成电路装置20与中继基板100的连接部分的特性确定电阻值的热阻。关于其它热阻，也同样如此，RT13～RT18是对应于中继基板100的热阻，RT19和RT20是对应于中继基板100与振子10的连接部分的热阻，RT21是对应于振子10的热阻。RT22～RT25是对应于集成电路装置20与封装3的连接部分或者热辐射的热阻，RT26和RT27是对应于封装3与外部之间的热阻，RT28是对应于封装3的热阻。此外，CT1和CT2是对应于集成电路装置20的热容，CT3和CT4是对应于中继基板100的热容，CT5和CT6是对应于振子10的热容，CT7和CT8是对应于封装3的热容。
如上所述，热电路的各元件的电阻值、电容值可以预先决定。因此，通过根据温度检测数据TD(TD1～TD6)决定C1～C6的各节点的电位，进行电路仿真处理，能够求出C7或者C8的电位即温度估计值。
但是，由于电路仿真处理的处理负载较大，所以在集成电路装置20(振荡器)的动作中由数字信号处理电路23执行并不容易。因此，本实施方式的集成电路装置20(数字信号处理电路23)进行根据温度检测数据TD输出温度估计值的神经网络运算。
用于电路仿真处理的温度检测数据TD使用在检查工序(恒温槽的温度扫描)中实际测量的图15的数据即可。如图21所示，能够通过使用了图15的各温度检测数据TD的时间变化和图20所示的热传导模型的电路仿真处理，求出温度估计值的时间变化。然后，将根据图15而求出的输入数据Xin和图21所示的温度估计值作为示教数据进行神经网络的学习处理。在以这样的方式学习的神经网络中，能够进行如下运算：通过输入输入数据Xin，输出温度估计值。
4.2神经网络的第1结构例
图22是说明本实施方式中的温度补偿处理的流程的示意图。数字信号处理电路23通过基于第1～第N温度检测数据TD1～TDN的神经网络运算处理，求出振子10的温度估计值，根据所求出的温度估计值进行基于多项式近似的温度补偿运算。
这样，通过神经网络运算求出振子10的温度估计值，由此，能够抑制由于温度检测数据TD与振子10的温度的偏离引起的精度下降。
具体而言，如图22所示，数字信号处理电路23通过基于第1～第N温度检测数据TD1～TDN的第1神经网络运算处理，求出温度估计值，通过基于温度估计值的第2神经网络运算处理，求出第1频率控制数据DDS1，通过基于多项式近似的温度补偿运算，求出第2频率控制数据DDS2。然后，数字信号处理电路23根据第1频率控制数据DDS1和第2频率控制数据DDS2，求出频率控制数据DDS。
用于实现图22的处理的检查工序(温度扫描)如上所述。即，实际测量各温度检测数据TD的时间变化(图15)和振荡信号的频率的时间变化(图16)，根据实际测量数据求出输入数据Xin的时间变化和频率控制数据DDS的时间变化。进而，通过基于实际测量数据(图15)的电路仿真处理求出温度估计值的时间变化(图21)。
首先，将与输入数据Xin对应的温度估计值作为示教数据进行第1神经网络的学习处理，决定权重及偏差。另外，在第1神经网络中，需要高精度地估计振子10的温度，因此，输入数据Xin包含温度检测数据TD的时间变化量。进一步讲，第1神经网络的输入数据Xin优选包含来自多个温度传感器26的信息。
接着，使用最小二乘法对温度估计值与频率控制数据DDS的关系进行多项式近似，决定多项式的系数。在求出多项式的系数之后，使用温度检测数据和多项式求出基于多项式近似的频率控制数据(第2频率控制数据DDS2)。
频率控制数据DDS与基于多项式近似的第2频率控制数据DDS2的差分成为第2神经网络应该输出的第1频率控制数据DDS1的示教数据。因此，能够将与温度估计值相关联的该差分作为示教数据而进行第2神经网络的学习处理，决定权重及偏差。另外，第2神经网络的输入数据可以是单个温度估计值，也可以为了增加输入的种类而提高精度，将温度估计值的幂追加到输入数据中。
集成电路装置20的存储部24存储多项式的系数、第1神经网络的权重及偏差、第2神经网络的权重及偏差作为温度补偿处理的参数。
图23是说明对应于图22的温度补偿处理的流程图。S201、S202的处理与图18的S101、S102相同。
接着，数字信号处理电路23进行求出第1神经网络运算的输入数据Xin的处理(S203)。在S203中，优选运算包含温度检测数据TD的时间变化量的数据作为输入数据Xin。然后，依照在S203中求出的输入数据Xin、通过学习处理而获得的权重及偏差进行第1神经网络运算，求出温度估计值(S204)。
接着，数字信号处理电路23进行通过第2神经网络运算求出第1频率控制数据DDS1的处理和通过多项式近似求出第2频率控制数据DDS2的处理。与图18的例子同样，第2神经网络运算和多项式近似的顺序未限定，可以先执行任意一个，也可以并列执行。
在第2神经网络运算中进行根据温度估计值求出输入数据的处理(S205)。如上所述，该处理是温度估计值的求幂的运算。然后，将运算出的输入数据作为输入，依照通过学习处理而获得的权重及偏差进行第2神经网络运算(S206)。在这里的神经网络中，输出层的神经元为1个，输出第1频率控制数据DDS1。
此外，数字信号处理电路23进行以在S204中求出的温度估计值为多项式的输入(变量)的多项式近似，求出第2频率控制数据DDS2(S207)。
然后，进行在S206中求出的第1频率控制数据DDS1和在S207中求出的第2频率控制数据DDS2的加法处理(S208)，将加法结果作为频率控制数据DDS输出到振荡信号生成电路40(S209)。
4.3神经网络的第2结构例
在图22中示出划分用于求出温度估计值的第1神经网络和用于求出第1频率控制数据的第2神经网络的例子。但是，神经网络的结构不限于此。
图24是说明温度补偿处理的流程的另一示意图。如图24所示，数字信号处理电路23通过基于第1～第N温度检测数据TD1～TDN的第3神经网络运算处理，求出温度估计值和第1频率控制数据DDS1，通过基于多项式近似的温度补偿运算，求出第2频率控制数据DDS2。然后，数字信号处理电路23根据第1频率控制数据DDS1和第2频率控制数据DDS2，求出频率控制数据DDS。
用于实现图24的处理的检查工序(温度扫描)与上述的图22的例子相同。即，实际测量各温度检测数据TD的时间变化(图15)和振荡信号的频率的时间变化(图16)，根据实际测量数据求出输入数据Xin的时间变化和频率控制数据DDS的时间变化。进而，通过基于实际测量数据(图15)的电路仿真处理，求出温度估计值的时间变化(图21)。
首先，使用最小二乘法对温度估计值与频率控制数据DDS的关系进行多项式近似，决定多项式的系数。在求出多项式的系数之后，使用温度估计值和多项式求出基于多项式近似的频率控制数据(第2频率控制数据DDS2)。
频率控制数据DDS与基于多项式近似的第2频率控制数据DDS2的差分成为第3神经网络应该输出的第1频率控制数据DDS1的示教数据。第3神经网络是进行第1频率控制数据DDS1的运算和求出温度估计值的运算双方的神经网络。因此，将对应于输入数据Xin的该差分和对应于输入数据Xin的温度估计值双方作为示教数据进行第3神经网络的学习处理，决定权重及偏差。在第3神经网络中，需要高精度地估计振子10的温度，因此，输入数据Xin包含温度检测数据TD的时间变化量。进一步讲，第3神经网络的输入数据Xin优选包含来自多个温度传感器26的信息。
集成电路装置20的存储部24存储多项式的系数、第3神经网络的权重及偏差作为温度补偿处理的参数。
图25是说明对应于图24的温度补偿处理的流程图。S301、S302的处理与图18的S101、S102相同。
接着，数字信号处理电路23进行求出第3神经网络运算的输入数据Xin的处理(S303)。S303的处理与图23的S203相同，运算包含温度检测数据TD的时间变化量的数据作为输入数据Xin。然后，依照在S303中求出的输入数据Xin和通过学习处理而获得的权重及偏差进行第3神经网络运算(S304)。在这里的神经网络中，输出层的神经元为两个，输出第1频率控制数据DDS1和温度估计值。
数字信号处理电路23进行以在S304中求出的温度估计值为多项式的输入(变量)的多项式近似，求出第2频率控制数据DDS2(S305)。
然后，进行在S304中求出的第1频率控制数据DDS1与在S305中求出的第2频率控制数据DDS2的加法处理(S306)，将加法结果作为频率控制数据DDS输出到振荡信号生成电路40(S307)。
5.变形例
下面，对几个变形例进行说明。
5.1振荡信号生成电路的变形例
图26示出集成电路装置20的另一结构例。图26的集成电路装置20的振荡信号生成电路40具有可变电容电路29和振荡电路21。在该振荡信号生成电路40中未设置有D/A转换电路25。由图26的振荡信号生成电路40生成的振荡信号的振荡频率根据来自数字信号处理电路23的频率控制数据DDS而被直接控制。即，振荡信号的振荡频率不经由D/A转换电路25而被控制。
可变电容电路29的电容值根据来自数字信号处理电路23的频率控制数据DDS而受到控制。例如，可变电容电路29具有多个电容器(电容器阵列)和多个开关元件(开关阵列)，该多个开关元件根据频率控制数据DDS来控制各开关元件的接通、断开。这些多个开关元件的各开关元件与多个电容器中的各个电容器电连接。然后，通过将这多个开关元件接通或断开，使多个电容器中的、一端与振子10的一端连接的电容器的个数发生变化。由此，控制可变电容电路29的电容值，振子10的一端的电容值发生变化。因此，可利用频率控制数据DDS直接控制可变电容电路29的电容值，从而能够控制振荡信号的振荡频率。
5.2使用PLL电路控制振荡频率的变形例
图27示出集成电路装置20的另一结构例。图27的集成电路装置20的振荡信号生成电路40具有PLL电路70。具体而言，这里的PLL电路70是分数-N型PLL电路。
图28是PLL电路70的结构例。PLL电路70包含相位检测器(相位比较器)71、电荷泵电路72、低通滤波器73、压控振荡器74(VCO)、分频器75、分数分频器76、Δ-Σ调制器77。
相位检测器71对经由分数分频器76而反馈的PLL振荡信号的相位与来自振荡电路21的信号的相位进行比较，输出基于该相位差的电压信号。电荷泵电路72将来自相位检测器71的电压信号转换为电流信号。低通滤波器73将来自电荷泵电路72的电流信号转换为电压信号，并且进行低通滤波器处理。压控振荡器74以与来自低通滤波器73的电压值对应的频率进行振荡。分数分频器76和Δ-Σ调制器77以分数(整数+小数)的分频比对来自压控振荡器74的PLL振荡信号进行分频。能够利用该分数分频进行来自振荡电路21的信号的分数倍增。
该分数的分频比例如如下述这样进行。向Δ-Σ调制器77输入用于设定分频比的数据，作为来自数字信号处理电路23的频率控制数据DSS。Δ-Σ调制器77通过Δ-Σ调制生成使得平均值成为由频率控制数据DDS表示的期望分数的切换信号，利用该切换信号切换多个整数分频比。例如，如果用1：1对P分频和P+1分频进行切换，则作为平均而变成P+0.5的分数分频比。
分频器75对来自压控振荡器74的PLL振荡信号进行分频，将分频后的信号输出到输出电路22。
如上所述，在图27的例子中，数字信号处理电路23输出的频率控制数据DSS是决定PLL电路70的分频比的数据。换言之，数字信号处理电路23通过输出适当的分频比作为频率控制数据DDS，能够使用PLL电路70控制振荡信号的振荡频率。
5.3检查工序的变形例
以上，对在检查工序中进行振荡频率的测量(图16)和变容二极管的温度特性的测量(图2)并根据这些测量求出频率控制数据DDS的时间变化的方法进行了说明。求出频率控制数据DDS的方法不限于此，也可以在检查工序中使用分数PLL电路。另外，这里的分数PLL电路可以是设置在检查装置上的检查用PLL电路，也可以是图27的结构的集成电路装置20中包含的PLL电路70。
具体而言，在检查工序中从外部输入基准时钟，利用分数PLL电路将振子10的振荡频率锁定为基于该基准时钟的频率。在该状态下，从数字信号处理电路23输出的频率控制数据DDS成为使得输出期望频率的振荡信号的值。即，通过使用分数PLL电路，能够在不测量变容二极管的温度特性(图2)的情况下，直接实际测量频率控制数据DDS。
此外，为了如上述那样提高神经网络的精度，优选使用各种示教数据，通过多种温度扫描进行计测即可。但是，根据图4的例子还可知，一次的温度扫描需要一定程度的时间，因此，数据的测量需要的时间变长。
因此，也可以虚拟地进行温度扫描以生成学习用数据，而不实际进行温度扫描而实际测量数据。首先，关于初次的温度扫描，实际控制恒温槽，实际测量温度检测数据TD和振荡频率(图15、图16)。然后，根据实际测量出的温度检测数据TD和热传导模型，运算温度估计值，根据运算结果(图21)和实际测量数据(图16)求出温度估计值与频率的关系。温度估计值与频率的关系正是振子10的温度特性。
此外，在热传导模型中，能够估计外部温度(恒温槽的温度)发生了变动的情况下的振子10的温度变动。例如，可以将图20的热回路中的电压源考虑为恒温槽的温度，也可以对图20追加与恒温槽对应的节点(以及必要的热阻、热容)。通过使用热传导模型，能够针对任意的假想的温度扫描求出振子10的温度(C7或C8的电位)的时间变化。能够根据振子10的温度的时间变化和在初次的温度扫描中求出的振子10的温度特性来估计振荡频率的时间变化。
也就是说，如果一旦估计出振子10的温度特性，则此后即使实际上不执行温度扫描，也能够估计出进行了任意的温度扫描的情况下的数据(对应于图15、图16的数据)。由此，能够在短时间内取得各种学习用数据，能够容易地实现精度高的神经网络运算。
6.电子设备、移动体
图29示出包含本实施方式的振动器件2(集成电路装置20)的电子设备500的结构例。该电子设备500包含：振动器件2，其具有集成电路装置20和振子10；以及处理部520。还可以包含通信部510、操作部530、显示部540、存储部550、天线ANT。
作为电子设备500，例如可以想象基站或者路由器等网络相关设备、计测距离、时间、流速或者流量等物理量的高精度的计测设备、测量生物体信息的生物体信息测量设备(超声波测量装置、脉搏计、血压测量装置等)、车载设备(自动驾驶用设备等)等。此外，作为电子设备500，可以想象头部佩戴型显示装置、钟表相关设备等可佩戴设备、机器人、打印装置、投影装置、便携信息终端(智能手机等)、发布内容的内容提供设备、或者数字照相机或摄像机等影像设备等。
通信部510(通信接口)进行经由天线ANT而从外部接收数据或向外部发送数据的处理。处理部520(处理器)进行电子设备500的控制处理、以及对经由通信部510而收发的数据的各种数字处理等。处理部520的功能例如可通过微型计算机等处理器实现。操作部530(操作接口)用于供用户进行输入操作，可通过操作按钮、触摸面板显示器等实现。显示部540用于显示各种信息，可通过液晶、有机EL等的显示器实现。存储部550用于存储数据，其功能可通过RAM、ROM等半导体存储器、HDD(硬盘驱动器)等实现。
图30示出包含本实施方式的振动器件2(集成电路装置20)的移动体的例子。本实施方式的振动器件2(振荡器、物理量测量装置)能够组装至例如车、飞机、摩托车、自行车、机器人或船舶等各种移动体。移动体例如是具有发动机或马达等驱动机构、方向盘或舵等转向机构以及各种电子设备、且在陆地上、空中或海上移动的设备或装置。图30概要地示出作为移动体的具体例的汽车206。汽车206中组装了本实施方式的振动器件2。控制装置208根据由该振动器件2生成的时钟信号或所测量出的物理量信息进行各种控制处理。例如，在测量出汽车206周围的物体的距离信息作为物理量信息的情况下，控制装置208使用测量出的距离信息进行用于自动驾驶的各种控制处理。控制装置208能够根据例如车体207的姿势控制悬架的软硬并且控制各个车轮209的制动。另外，组装有本实施方式的振动器件2的设备不限于这样的控制装置208，能够组装到设于汽车206或机器人等移动体中的各种设备。
此外，虽然如以上那样对本实施方式进行了详细说明，但本领域技术人员应当能够容易地理解可进行实质上未脱离本发明的新事项以及效果的多种变形。因此，这种变形例全部包含在本发明的范围内。此外，在说明书或附图中，对于至少一次地与更广义或同义的不同用语一起记载的用语，在说明书或附图的任何位置处，都可以将其置换为不同的用语。此外，本实施方式和变形例的所有组合也包含于本发明的范围内。此外，振动器件、电路装置、电子设备、移动体的结构/动作、振动器件中的振子、中继基板、电路装置的配置结构、连接结构等也不限于本实施方式中说明的内容，能够实施各种变形。

Claims (13)

1.一种集成电路装置，其特征在于，其包含：
第1温度传感器；
第2温度传感器；
A/D转换电路，其进行来自所述第1温度传感器的第1温度检测电压的A/D转换，输出第1温度检测数据，进行来自所述第2温度传感器的第2温度检测电压的A/D转换，输出第2温度检测数据；
数字信号处理电路，其根据所述第1温度检测数据和所述第2温度检测数据进行基于神经网络运算处理的温度补偿处理，生成频率控制数据；以及
振荡信号生成电路，其使用振子生成由所述频率控制数据设定的频率的振荡信号。
2.根据权利要求1所述的集成电路装置，其特征在于，该集成电路装置包含：
第1振荡用端子，其与驱动所述振子的驱动电路的输入节点以及输出节点中的一方连接；
第2振荡用端子，其与所述驱动电路的所述输入节点以及所述输出节点中的另一方连接；
电源端子，其被供给电源电压；以及
输出端子，其输出所述振荡信号，
所述第1温度传感器与所述第1振荡用端子的距离比所述第1温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第1温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
3.根据权利要求2所述的集成电路装置，其特征在于，
所述第2温度传感器与所述第2振荡用端子的距离比所述第2温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第2温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
4.根据权利要求2或3所述的集成电路装置，其特征在于，
该集成电路装置包含第3温度传感器，
所述A/D转换电路进行来自所述第3温度传感器的第3温度检测电压的A/D转换，输出第3温度检测数据，
所述数字信号处理电路根据所述第1温度检测数据、所述第2温度检测数据和所述第3温度检测数据进行所述神经网络运算处理。
5.根据权利要求4所述的集成电路装置，其特征在于，
该集成电路装置包含支承用端子，在该支承用端子上形成有用于支承所述振子的电极，
所述第3温度传感器与所述支承用端子的距离比所述第3温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第3温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
6.根据权利要求4所述的集成电路装置，其特征在于，
该集成电路装置包含支承用端子，在该支承用端子上形成有用于支承中继基板的电极，该中继基板用于搭载所述振子，
所述第3温度传感器与所述支承用端子的距离比所述第3温度传感器与所述电源端子的距离、以及所述第3温度传感器与所述输出端子的距离中的至少一方小。
7.根据权利要求1～6中的任意一项所述的集成电路装置，其特征在于，
所述数字信号处理电路根据基于多项式近似的温度补偿运算的结果和所述神经网络运算处理的结果进行所述温度补偿处理。
8.根据权利要求7所述的集成电路装置，其特征在于，
所述数字信号处理电路通过所述神经网络运算处理求出所述振子的温度估计值，根据所求出的所述温度估计值进行基于所述多项式近似的温度补偿运算。
9.根据权利要求8所述的集成电路装置，其特征在于，
所述数字信号处理电路通过第1神经网络运算处理求出所述温度估计值，通过基于所述温度估计值的第2神经网络运算处理求出第1频率控制数据，
通过基于所述多项式近似的温度补偿运算求出第2频率控制数据，根据所述第1频率控制数据和所述第2频率控制数据求出所述频率控制数据。
10.根据权利要求8所述的集成电路装置，其特征在于，
所述数字信号处理电路通过第3神经网络运算处理求出所述温度估计值和第1频率控制数据，通过基于所述多项式近似的温度补偿运算求出第2频率控制数据，根据所述第1频率控制数据和所述第2频率控制数据求出所述频率控制数据。
11.一种振荡器，其特征在于，该振荡器包含：
权利要求1～10中的任意一项所述的集成电路装置；以及
所述振子。
12.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包含权利要求1～10中的任意一项所述的集成电路装置。
13.一种移动体，其特征在于，该移动体包含权利要求1至10中的任意一项所述的集成电路装置。
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