基于CMOS功耗特性的隐性脉冲触发器设计研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mkkkj2009
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
由于集成电路信号频率不断升高,尺寸不断缩小,给电路功耗控制带来严峻挑战,触发器作为主要组件,是控制功耗增加的关键要素,因此,设计了一种低功耗隐性脉冲触发器.为尽可能降低触发器功耗,针对其电路的核心功率器件CMOS进行功耗特性分析,计算各种工作状态下的功耗影响关系,给触发器设计时的功耗规避提供参考.在考虑功耗指标的同时,受电路尺寸影响,功耗与延迟产生互相博弈,于是引入TGL比较器,避免时钟控制时对MOS比较器逻辑的依赖,改善时钟控制精度,降低时间延迟.触发器工作过程包含脉冲阶段与锁存阶段,时钟控制信号会随着输入信号的变化介入或退出,从而抑制无效时钟信号,降低MOS工作状态的切换次数.通过触发器瞬态波形、功耗指标与延迟指标的仿真,验证了设计的低功耗隐性脉冲触发器逻辑控制精准,有效降低了时钟信号的冗余度,功耗指标和延迟指标均得到了显著提升.
其他文献
雾天对发光二极管(Light Emitting Diode,LED)光通信系统的路径损耗和误码率产生影响,造成能量不断衰减,严重时导致接收端无法接收信号.现将混沌扩频与脉冲位置调制(Pulse Position Modulation,PPM)技术相结合,研究雾天对混沌脉冲位置调制(Chao-Pulse Position Modulation,CPPM)的LED光通信系统误码率的影响.首先给出雾天LED交通灯与车辆间通信的系统模型,对发送信号进行混沌扩频,之后进行PPM调制,经发送电路将信号发送出去;通过雾
伴随着信息技术的发展,数字图像的真伪识别研究已成为热点,提出一种基于零空间分析的计算机生成图像识别方法.对计算机生成图像和真实图像的生成原理及特点进行研究,分析出可通过图像纹理、噪声和空间域特征上的差异对计算机生成图像和真实图像加以区分.为了解决小样本问题,采用零空间分析方法,建立新的样本矩阵,通过调整正则化因子选择出图片的最优化参数.在零空间算法的基础上,对类内散度矩阵进行正则化处理,结合指数正则化实现计算机生成图片的识别.通过仿真,确定最佳检测率对应的特征维数,并在特征维数基础上得到图片的识别率超过9
针对智能交通系统中的大数据分布式存储过程中分布均衡度较低、安全性差等问题,提出面向智能交通系统的大数据分布式存储算法.利用云存储架构构建大数据分布式存储模型及三层数据存储层次,通过上层的数据高度访问、中层数据连接以及下层的数据归档,依据设定的已知数据粒度、机率以及弹性,计算数据存储强度以及层次,实现大数据存储.通过超混沌算法重排编码,并通过非线性向量量化方法实现大数据同态融合加密,构建加密、解密密钥,完成已存储大数据加密防护.经实验验证,上述算法存储过程中分布均衡度较高、负载均衡性较低;读/写数据的时间低
针对不法分子通过篡改移动终端设备代码获取利益的问题,提出了一种融合加密与水印的移动终端代码防篡改方法.对移动终端代码遭受篡改的原因、代码篡改攻击技术,以及风险评估方面分别进行分析,作为加密与水印算法的设计依据.修改AES算法中的轮边界,对其进行拆分和补充,将密钥信息藏于查找表中,并对乱码进行混淆处理,从而增强密钥信息的保护效果.通过代码的加密和自解密机制,将代码转换成不可阅读的密钥代码,采用自检技术检验代码是否被篡改,将加密算法与混沌序列相结合,利用不敏感段的代码哈希值,对敏感代码段进行保护,防止攻击者对
以提高移动终端用户个性信息挖掘性能目的,提出基于标签映射的移动终端用户个性信息挖掘方法.通过所得用户个性信息标签构成标签集合,利用标签集合表征用户个性信息并构建用户个性信息标签库,通过出现频数比设定阈值高的标签建立模糊矩阵的特征维,结合相似度计算与特征映射思想计算每一特征维上的特征值,通过模糊聚类得到不同阈值下的用户个性信息聚类结果,实现移动终端用户个性信息挖掘.实验结果表明:上述方法具有较高的挖掘准确率与较好的挖掘可扩展性,移动终端用户个性信息数据挖掘性能较好.
针对当前装配式建筑轮廓多由不规则形状组成,无法准确提取图像所含特征点,导致装配式建筑图像布局标定效果较差,标定精度较低,标定时间较长的问题,提出基于Markov过程的装配式建筑图像布局标定方法.根据装配式建筑图像的不同特征,架构图像特征空间图与转移矩阵,结合逼近属性与全概率条件,构建图像布局标定的Markov过程数学模型.预处理待标定图像,采用哈里斯算子提取建筑图像角点,根据多尺度哈里斯-拉普拉斯角点,绘制三角网.利用欧几里得距离度量近似三角形间的相似性,升序排列相似度顺序,采取最小相似度加权值方案,实现
目前的图像特征提取方法在对模糊图像特征进行提取时,没有通过导向滤波对模糊图像进行优化,导致模糊图像特征提取结果不能有效保留图像边缘细节信息、提取图像特征运行速度较慢以及图像特征提取效果较差.提出基于优化导向滤波的模糊图像特征提取方法.首先对模糊图像进行去噪处理,其次利用导向滤波对模糊图像进行优化,在窗口内进行求和运算,快速实现图像优化,最终结合模糊图像特征提取方法,建立模糊BP神经网络模型,通过隶属函数对图像数据特征进行分析与提取.实验结果表明,所提方法的图像特征提取运行时间较快,对图像特征识别率较高以及
传统多媒体网络服务感知控制方法未量化处理网络多项服务指标,导致多媒体信息的传输与异常反馈均存在服务质量较差问题.为此提出基于QoS(Quality of Service,服务质量)自适应的多媒体网络服务感知控制方法.将多媒体网络架构分为传感器节点、汇聚节点与控制中心三个模块,利用四元组描述圆锥感知覆盖模型,采用协同优化算法改进感知模型,确定感知范围的最优解;基于求解结果,分析多媒体网络QoS需求,完成服务声明、实时传输、异常问题反馈等多项服务指标的量化与规范化处理.基于此构建服务质量自适应感知控制模型.仿
针对传统视频流在存储、传输过程中,存在通过像素域实现分割无法满足实时需求的问题,提出一种改进CycleGan模型分割方法.利用生成器对与判别器对,构建出循环生成式对抗网络模型,就其循环一致性损失展开优化,得到添加多尺度结构相似性损失后的循环一致性损失;基于视频压缩域的二维矢量场,经滤波处理、运动向量特征表征、全局运动补偿等阶段,将视频分割转变为在高斯背景信号里提取非高斯目标信号的问题,采用四阶矩与改进的循环生成式对抗网络模型,实现视频压缩域分割.仿真阶段,模拟分割一组动画视频流,视觉效果与数据指标验证出,
针对人脸角度、姿态和表情复杂多变,导致人脸面部表情识别准确率较低的问题,提出基于距离限定优化的多姿态人脸图像智能识别方法.根据人脸图像特征类别进行标号并调整图像角度等值,借助向量内积确定人脸图像特征相似程度,提取人脸图像特征;采用离散化处理人脸图像特征,构建特征矩阵,将人脸图像特征分量中维度作为条件属性,采用粗糙集近似约简法对所得特征向量降维处理;通过边界值和阈值优化特征向量距离,采集不同姿态特征向量,生成多种姿态人脸图像库,将待测人脸图像特征与人脸特征姿态库中图像相匹配,通过匹配结果相似程度判定二者是否