7、低功耗乘法器与手写奥里亚数字识别技术解析

低功耗乘法器与手写奥里亚数字识别技术解析

1. 低功耗乘法器设计

在电子电路设计中,低功耗是一个重要的追求目标。为了实现低功耗乘法器,研究者采用了误差容忍近似计算的方法。

1.1 近似压缩器与混合乘法器设计

设计了两种新型的近似 4:2 压缩器,相较于精确压缩器,它们具有更低的延迟。基于这些压缩器,实现了五种 DADDA 乘法器。同时,还设计了混合乘法器,其一半使用“Type I 压缩器”,另一半使用“Type II 压缩器”。例如,乘法器 3 由设计 1 和设计 2 压缩器组成,由于设计 1 的误差百分比更低,它用于高位比特的累加,即作为“Type I 压缩器”,而设计 2 作为“Type II 压缩器”;乘法器 4 以 ACCI2 作为“Type I 压缩器”,设计 1 压缩器作为“Type II 压缩器”;乘法器 6 则以 ACCI2 作为“Type I 压缩器”,设计 2 作为“Type II 压缩器”。

1.2 误差参数衡量

使用误差率(ER)和归一化误差距离(NED)来衡量近似乘法器的准确性。NED 是误差距离均值的归一化,误差距离是错误输出与正确输出之间的距离。以下是各乘法器的误差参数:
| 乘法器 | ER | NED |
| ---- | ---- | ---- |
| 乘法器 1 | 0.9668 | 0.0525 |
| 乘法器 2 | 0.9999 | 0.1243 |
| 乘法器 3 | 0.9978 | 0.0554 |
| 乘法器 4 | 0.8650 | 0.0082 |
| 乘法器 5 | 0.9987 | 0.0113 | </

【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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