63、电压电平转换器与医疗数据缺失值插补技术研究

电压电平转换器与医疗数据缺失值插补技术研究

电压电平转换器设计与性能分析

在电子电路设计中，电平转换器用于将低电压转换为高电压。这里提出了一种新型电压电平转换器设计，以下是详细介绍。

电路设计与晶体管参数

该电平转换器电路中，不同晶体管具有特定的宽长比，具体参数如下表所示：
| 设备 | (W/L) nm |
| ---- | ---- |
| MN2, MN3, MP2, MP3, MP4, MP5, MP6 | 240/180 |
| MN1, MP8 | 300/180 |
| MP1 | 450/180 |

当输入 A 较小时，MN1 关闭，节点 Q2 接收输入值并降低它。VDDL 控制作为传输晶体管的 MN2。由于 Q2 处于低电压，MP2、MP3、MP4 和 MP5 晶体管导通，VDDH 对 Q4、Q3 和 Q1 充电，导致 MP6 关闭，MN3 导通，输出接地，产生低信号；当输入 A 较大时，输出 Z 被设置为高。

模拟结果与分析

采用 45nm 和 90nm 技术创建该电平转换器，并对 45nm 技术的模拟结果进行了详细分析：
1. 温度分析 ：在源电压为 0.5V、工作频率为 1MHz 的条件下，将温度从 -40°C 变化到 110°C，观察到随着温度升高，45nm 技术下的功耗迅速增加，延迟相较于 90nm 技术有减小的趋势。
2. 电源电压分析 ：在 45nm 技术中，将电源电压从 1V 以 0.1V 的步长降至 0.6V，观察到功率和延迟的变化。
3. 频率分析 ：将输入频率从 1MHz 变化到 100MHz，发现随着频率增加，功耗增加，45nm 技术下的延迟相较于 90nm 技术可忽略不计，这是由于栅极宽度增加导致的。

以下是该电平转换器与现有方法的功率和延迟对比：
| 电平转换器设计 | 最小 VDDL (mV) | 功率 (nW) | 延迟 (nS) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Ref. [4] | 200 | 107.58 | 7.5 |
| Ref.[7] | 200 | 123.1 | 23.7 |
| Ref. [8] | 350 | 272.6 | 5.1 |
| Ref. [9] | 100 | 6.6 | 18.4 |
| Ref. [21] | 100 | 8.7 | 16.6 |
| 提出的设计 | 100 | 1.92 | 0.96 |

从对比结果可以看出，提出的设计在功率和延迟方面都有明显优势，相较于其他现有设计，功率降低了 20%。在 45nm 技术下，该设计可以以 3.26pw 的低固定能量运行。

医疗数据缺失值插补技术研究

在医疗领域，数据的准确性至关重要，但由于各种原因，数据中常常会出现缺失值。研究人员评估了四种常用的数据插补技术在 COVID - 19 真实数据集上的性能。

常用插补技术介绍

1. 期望最大化（EM） ：通过重复两个阶段（期望阶段和最大化阶段）来确保数据覆盖。该技术自建立以来在 Google Scholar 上有 51,359 次引用，2016 年有 5000 篇研究论文在医疗应用中使用了 EM。
2. 链式方程多元插补（MICE） ：一种处理不完整数据集的统计方法，生成多个完整数据集，分别评估后整合得出最终结论。自引入以来，该方法在文献中获得了近 15,000 次引用，超过 8000 项研究在医疗领域使用了 MICE。
3. K 近邻插补（KNN） ：在多维空间中，每个样本根据其最近的 k 个邻居来插补缺失值。尽管在许多项目中被提及，但在医疗领域的应用相对 EM 算法仍有限，自提出以来约 800 个项目使用 KNN 解决医疗问题。
4. 均值插补 ：使用均值来插补缺失值，该方法保留了样本大小，但会降低数据的变异性，常用于学术研究，尤其是当缺失数据量较小时。自提出以来约 6,490 个项目使用均值插补处理医疗数据问题。

数据模式分类

根据缺失数据的模式，可将其分为以下几类：
- 完全随机缺失（MCAR） ：缺失值在所有观察值中随机分布。
- 随机缺失（MAR） ：缺失值在一个或多个子样本内分布，而非在所有观察值中随机分布。
- 非随机缺失（MNAR） ：缺失值既不在观察值中均匀分布，也不在子样本内均匀分布。研究中采用 MCAR 假设进行比较。

数据集的缺失率计算公式为：
α = 缺失值的数量 / 总数值的数量

实验与结果

使用美国 COVID - 19 疫情爆发的数据对上述四种插补算法进行测试。该数据集包含从 2020 年 1 月到 2021 年 6 月美国 3142 个县的统计信息，包括确诊病例数、死亡数以及 46 个其他可能影响疾病传播和后果的变量。剔除缺失数据率大于 50% 的参数后，采用均值、EM、MICE 和 KNN 进行插补。将信息分为训练数据和测试数据，采用十折交叉验证方法，运行 5000 次后评估系统效率，以平均准确率确定模型效率。实验结果如下：
| 插补技术 | 准确率 |
| ---- | ---- |
| 均值插补 | 64.00% |
| EM | 66.00% |
| MICE | 68.00% |
| KNN | 80.00% |

从实验结果可以看出，KNN 插补技术在处理 COVID - 19 数据的缺失值时表现最佳，是最可靠的插补技术。它在缺失率为 2% 到 82% 的数据集上都能提供最高的准确性，通过 Python 实验，利用缺失值的左右邻居进行验证，证明了其有效性。

综上所述，新型电压电平转换器在功率和延迟性能上优于现有设计，而 KNN 插补技术在医疗数据缺失值处理方面表现出色，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。

电压电平转换器与医疗数据缺失值插补技术研究

技术应用与拓展思考

电压电平转换器的应用场景

电压电平转换器在电子设备中有着广泛的应用场景，以下是一些常见的应用：
- 集成电路接口 ：在不同电压标准的集成电路之间进行信号转换，确保数据的准确传输。例如，在微处理器与外设之间，可能存在不同的电压要求，电平转换器可以实现两者之间的电压匹配。
- 电源管理 ：在多电源系统中，将低电压电源转换为高电压电源，为特定的电路模块提供合适的电压。比如，在电池供电的设备中，将电池的低电压转换为某些高性能芯片所需的高电压。
- 通信系统 ：在通信接口中，不同的通信协议可能有不同的电压要求，电平转换器可以保证不同设备之间的通信兼容性。例如，在串口通信中，实现不同电平标准之间的转换。

医疗数据插补技术的拓展应用

医疗数据缺失值插补技术不仅可以应用于 COVID - 19 数据处理，还可以拓展到其他医疗领域：
- 疾病预测 ：在利用医疗数据进行疾病预测时，缺失值可能会影响预测的准确性。插补技术可以填充缺失值，提高预测模型的性能。例如，在心脏病预测中，对患者的各项生理指标数据进行插补，使模型能够更准确地判断患者的患病风险。
- 医疗质量评估 ：在评估医疗服务质量时，可能会遇到数据缺失的情况。通过插补技术，可以使评估数据更加完整，从而更准确地评估医疗质量。例如，在评估医院的手术成功率时，对患者的术前术后数据进行插补，使评估结果更具可靠性。
- 药物研发 ：在药物临床试验中，患者的某些数据可能会缺失。插补技术可以帮助填补这些缺失值，使药物研发的数据更加完整，有助于更准确地评估药物的疗效和安全性。

技术总结与未来展望

技术总结

• 电压电平转换器 ：新型电压电平转换器通过合理设计晶体管的宽长比，在 45nm 技术下实现了低功耗和低延迟的性能。与现有设计相比，功率降低了 20%，能够以 3.26pw 的低固定能量运行，在电子电路设计中具有很大的优势。
• 医疗数据插补技术 ：通过对四种常用插补技术（EM、MICE、KNN 和均值插补）在 COVID - 19 数据集上的实验评估，发现 KNN 插补技术在处理缺失值时表现最佳，能够在不同缺失率的数据集上提供较高的准确性。

未来展望

• 电压电平转换器 ：未来可以进一步优化电平转换器的设计，降低功耗和延迟，提高转换效率。同时，研究适用于更高频率和更复杂电路环境的电平转换技术，以满足不断发展的电子设备需求。
• 医疗数据插补技术 ：可以探索更高效、更准确的插补算法，结合机器学习和人工智能技术，提高插补的精度和可靠性。此外，加强对医疗数据的管理和标准化，减少数据缺失的情况，也是未来的重要发展方向。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了医疗数据插补技术的一般流程：

graph LR
    A[获取医疗数据集] --> B[检查数据缺失情况]
    B --> C{缺失率是否大于 50%}
    C -- 是 --> D[剔除高缺失率参数]
    C -- 否 --> E[选择插补技术]
    D --> E
    E --> F[进行插补操作]
    F --> G[评估插补效果]
    G --> H[应用插补后数据]

通过对电压电平转换器和医疗数据缺失值插补技术的研究，我们可以看到这些技术在电子和医疗领域都有着重要的应用价值。未来，随着技术的不断发展和创新，相信这些技术将会得到更广泛的应用和进一步的提升。