41、集成电路设计优化与新兴技术应用

集成电路设计优化与新兴技术应用

在当今的电子技术领域,集成电路设计和新兴技术应用是两个备受关注的方向。集成电路设计需要不断优化以满足高性能和低功耗的需求,而新兴技术如增强现实则为教育等领域带来了新的可能性。下面将详细介绍集成电路设计中的定制设计规则检查(DRC)以及MOS电流模式逻辑(MCML),还有增强现实在嵌入式设备教育中的应用。

定制DRC在TSMC 0.18 µm工艺中的实现

在集成电路设计中,设计规则检查(DRC)是确保设计符合制造工艺要求的重要步骤。在TSMC 0.18 µm工艺中,定制DRC的实现主要包括以下几个方面:

  • 使用Calibre工具描述设计规则 :PDK规则库中规定的规则定义了不同层轨道的最小宽度、轨道间距和多边形的扩展。通过对包含一组几何图形(通常是矩形)的层进行基本布尔运算(如NAND、AND、NOR和OR),可以创建伪层。这些规则大约有四十到七十种,会应用于数百万个多边形,并且验证过程会以结构化的方式反复进行。但这些规则并不考虑布局的优化部分,验证设计规则需要用合适的语言描述设计约束。
  • 算法实现 :针对不同的优化设计规则编写了相应的算法,具体如下:
    1. 金属规则 :为特定的金属层定义所需的最小和最大尺寸。如果布局中任何层的尺寸小于定义的尺寸,则使该特定金属生长直到满足所需尺寸。规则代码如下:
Snippet: M2.S.2.3 {@ GROW METAL IF SPACING IS IN RANGE
【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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