14、基于模拟退火算法的有限状态机数据路径(FSMD)自动低功耗分区技术

基于模拟退火算法的有限状态机数据路径(FSMD)自动低功耗分区技术

在电子电路设计领域,降低功耗一直是一个重要的研究方向。特别是对于以有限状态机数据路径(FSMD)为特征的顺序电路,如何有效地进行分区以实现低功耗成为了关键问题。本文将介绍一种基于模拟退火算法的FSMD自动分区技术,旨在通过合理的分区策略,显著降低电路的功耗。

1. 背景与动机

在FSMD电路中,分区是一种促进逻辑隔离的有效技术。通常,隔离的电路组件可以通过电源门控或时钟门控来分别节省静态或动态功耗。常见的分区方法有两种:
- 方法一 :禁用有限状态机(FSM)控制器的部分。将控制器划分为两个或多个互斥的FSM,每个分区可以选择性地进行时钟门控或电源门控,确保在任何给定时间只有一个FSM处于活动状态,其他则处于空闲状态。
- 方法二 :发现电路中一个或多个数据路径组件的空闲周期,然后对这些组件进行时钟门控或电源门控。

然而,单独对控制器或数据路径进行门控虽然能有效降低功耗,但如果同时考虑控制器和数据路径,可能会实现更大的功耗节省。以往的方法使用简单的启发式分支限界法进行FSMD分区,更适用于时钟门控环境。为了在电源门控环境中实现更好的功耗降低,我们采用了更全面、详细的模型,并使用模拟退火算法来解决FSMD分区问题。

2. FSMD分区技术

我们提出的分区技术在综合之前的行为级进行操作。将行为级描述的FSMD拆分为两个或更多独立的FSMD单元,在任何给定时间,只有一个FSMD处于活动状态,其他则断电,从而实现显著的静态和动态功耗节省。

在分区过程中,需要考虑以

【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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