53、片上网络TDM虚拟电路性能建模与分析

片上网络TDM虚拟电路性能建模与分析

1. 背景与问题提出

随着现代亚微米技术的发展,单芯片上的门数量和核心数量不断增加,如今单芯片上集成数十亿个门和超过一百个核心已成为可能。传统基于总线的片上系统架构由于线延迟问题,已无法满足多核系统的需求。片上网络(NoC)作为一种新型范式应运而生,它提供了更好的片上通信架构,有望解决可扩展性问题。

然而,由于共享链路和缓冲区的竞争,片上网络的性能具有不确定性。为了克服这种不确定性,人们提出了各种方法来实现服务质量(QoS),时分复用(TDM)虚拟电路(VC)就是其中之一。TDM VC是一种面向连接的通信服务,多个VC数据包流依次共享缓冲区和链路带宽。时间域被划分为时间槽,每个槽可以向网络发送固定数量的数据包,每个VC都有自己专用的时间槽来使用共享资源。

确定TDM VC的最坏情况端到端延迟和缓冲区需求是一个重要问题,原因如下:
- 端到端延迟对于实现QoS(如视频流或电话服务)至关重要。
- 缓冲区需求是设计NoC实现时的一个重要参数。
- 有了能够确定最坏情况端到端延迟和缓冲区需求的方法,研究人员无需进行仿真就能对NoC系统进行高级评估。

2. 相关工作
  • 网络微积分 :是一种用于分析计算机网络性能保证的理论框架,其基础在于二面体的数学理论,特别是最小加二面体。它为缓冲区和延迟的确定提供了分析数学方法。
  • 延迟率服务器 :是一种用于分析流量调度算法的通用模型。延迟率调度器的行为由两个参数决定:延迟T和分配速率R。它可用于推导服务器网络中的端到端延迟和缓冲区需
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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