5、集成电路设计与物联网安全技术研究

集成电路设计与物联网安全技术研究

1. 高效近似混合加法器设计

1.1 背景与目标

加法器是数字信号处理(DSP)系统算术单元的关键组成部分,但传统加法器能耗高且易产生热点。因此,采用近似计算来实现这一组件成为研究方向。近似加法器的主要设计目标是降低求和误差概率、功耗和延迟。

RCPA(近似反向进位传播加法器)是一种数字信号处理近似加法器,在输入进位信号比输出进位信号更重要的情况下,这种进位传播方式在延迟变化时能提供更高的稳定性。本文旨在设计一种具有紧凑延迟和面积的加法器,应用于图像处理等领域。

1.2 相关工作

在近似计算方法中,加法器的最低有效(LS)部分和最高有效(MS)部分相互独立,且MS部分的进位输入为零。有研究提出了一种带有进位推测结构的分段近似加法器,以提高精度,并采用误差减少单元来降低加法器的误差。

1.3 新型设计方法

现有方法创建了三种不同设计的反向进位传播加法器,并设计了混合近似加法器以降低实际应用中的误差率。混合加法器由反向进位传播加法器(RCPA)和传统的波纹进位加法器组成。

本文实现了一种n位修改的混合近似加法器,用Han Carlson加法器取代了波纹进位加法器。Han Carlson加法器显著减少了延迟,提高了运算速度和精度。其加法操作分为预处理、进位生成和后处理三个阶段:
- 预处理 :计算每个输入的传播值 (p_i) 和生成值 (G_i),公式如下:
- (p_i = A_i \oplus B_i)
- (G_i = A_i B_i)
-

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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