Everspin MRAM MR2xH40xDF可替换CY15B104QN

本文对比了Everspin MRAM与SPI FRAM在可靠性、耐用性和工作环境下的表现。Everspin MRAM在高温下数据不泄漏,无磨损机制,具有超过20年的数据保留寿命和抗辐射性能,而FRAM在高温下加速磨损,读写操作周期时间长。

Everspin器件是一个40MHz/50MHz MRAM,工作于2.7V-3.6V,标称Vdd=3.3V,而SPI FRAM具有更宽的工作电压范围(1.8V至3.6V)。在使用SPI-MRAM替换SPI-FRAM之前,有几个参数需要进行一些系统级分析,包括输出负载,启动时间以及加电和断电斜坡。

比较的可靠性考虑
CY15B104QN FRAM架构采用铁电材料作为存储设备。这些材料的固有电偶极子在外部电场的作用下转换为相反的极性。FRAM中的读取操作具有破坏性,因为它需要切换极化状态才能感知其状态。在初始读取之后,读取操作必须将极化恢复到其原始状态,这会增加读取操作的周期时间。FRAM的读和写周期需要一个初始的“预充电”时间,这可能会增加初始访问时间。超过85°C的环境工作温度会加速FRAM的磨损,因为会积聚自由电荷,从而导致烙印。

Everspin MRAM将提供最具成本效益的非易失性RAM解决方案。MR2xH40xDF MRAM使用更简单的1晶体管1磁性隧道结单元构建。简单的Everspin MRAM单元可提高制造效率并提高可靠性。MRAM使用磁性隧道结技术进行非易失性存储。在高温下,数据不会泄漏出去,并且没有磨损机制可以限制该技术中的读取,写入或电源循环次数。触发MRAM可靠性的另一个重要方面是针对热感应磁化翻转产生的错误保留数据。进行了加速烘烤测试,其中在烘烤之前将棋盘格图案写入零件,然后再读取数据。在150°C下的2000h至260°C下的2h的条件下烘烤了三批中的1500个代表性4-Mb零件,并且所有零件的数据保留翻转均为零。外推回工作温度表明数据保留寿命超过20年。由于磁性材料固有的坚固耐用性,MRAM还具有抗辐射性能.4-Mb模具的α粒子和中子辐照显示错误率小于0.5FIT/Mb。

MRAM磁公差
Everspin Technologies的SPI MRAM在磁场环境中操作时,对数据损坏的敏感性较低,因此可帮助工程师设计高抗磁性能的可靠系统。在写,读和待机操作期间,可施加到SPI MRAM的最大外部磁场为12000A/m(150高斯)。Everspin Technologies提供有关在这种情况下如何操作MRAM的特定指南。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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