58、高效能量收集的 VLSI 设计挑战

高效能量收集的 VLSI 设计挑战

1. 基于射频的环境能源

能量可以从丰富的各种能源中收集,如热能、太阳能、风能、电磁能和振动能。由于电磁能因其众多应用而始终存在于我们周围,我们可以充分利用它进行能量收集。借助天线和整流器,交流电可以很容易地转换为直流电。然而,天线尺寸、射频功率随距离的损耗(自由空间功率损耗)、射频源与接收天线之间的距离、频率、天线增益以及整流器的功耗是主要挑战。

射频波的功率密度主要随距离变化,因此大致分为远场和近场范围。在远场中,功率密度较弱且均匀,这个距离被称为夫琅禾费距离,其定义为:
[d_f = \frac{2D^2}{\lambda}]
其中,(d_f) 是夫琅禾费距离,(D) 是天线直径,(\lambda) 是波长。

从辐射源到距离为 (\sqrt[3]{\frac{D}{2\lambda}}) 的区域是电抗区,因此电场和磁场矢量不同相,这是能量失真的一个重要原因。在远处区域,即远场区域,电场和磁场矢量仍然会变化,但这个区域是辐射区,称为菲涅尔区。该区域的功率公式为:
[P_R = \frac{P_TG_TG_R\lambda^2}{(4\pi R^2)}]
接收天线增益可以计算为:
[P_R = \frac{P_TG_TG_R}{(4\pi d / \lambda)^2}]
其中,(P_R) 是接收天线处的功率,(G_R) 是相对于各向同性源的接收天线增益(dBi),(\lambda = \frac{C}{f}),(k = \frac{2\pi}{\lambda}) 是波数。

从上述公式可以推断出远场的自由空间路径损耗(FSPL)(P_L) 为:
[P_L

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值