13、基于FeFET的模拟MAC加速单元的电路设计与优化

基于FeFET的模拟MAC加速单元的电路设计与优化

1. FeFET简介及状态重叠问题

FeFET(铁电场效应晶体管)的抽象结构中,铁电层位于晶体管栅极顶部。其阈值电压可通过调整铁电层极性进行编程。不过,实际FeFET在高/低阈值电压状态下的电流存在累积分布函数,会出现状态重叠现象,导致工作窗口消失。

2. 交叉开关结构对eNVM的要求

交叉开关结构有单端和伪差分两种类型,它们在模拟MAC加速单元中有着不同的实现方式和计算方式。
- 单端结构
- 计算方式 :输出电压计算公式为 (V_{OUT,x} = \sum_{y = 0}^{\infty} (V_{REF} - V_{IN,x}) \cdot \frac{R_{out}}{R_{x,y}})。
- 临界情况 :当只有一个电阻突触被编程为低电阻状态(LRS)(R_{ON}),其他为高电阻状态(HRS)(R_{OFF})时,为确保输出电压可区分,需满足 ((N - 1) \cdot (V_{IN,max} - V_{REF}) / R_{OFF} \ll (V_{IN,max} - V_{REF}) / R_{ON}),简化后得到 (\frac{R_{OFF}}{R_{ON}} \gg (N - 1))。
- 电流表示 :总导通电流 (I_{ON}(a) = (V_{IN,max} - V_{REF}) / R_{ON}),总关断电流 (I_{OFF}(a) = (N - 1) \cdot (V_{IN,max} - V_{REF

【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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