脉冲宽度调变在智能LED灯灰度调节中的研究

针对脉冲宽度调变(PWM)技术在LED灯灰度调节中的应用,提出一种可用于调节LED灯灰度的调光电路的解决方案。实验结果是通过改变蓝牙芯片的各个IO端口产生的PWM方波的占空比,来实现对调光电路中流过LED灯珠电流的调节,进而实现对LED灯的灰度调节。由此设计并研究出一套完整可行的调光电路系统。     

PCB的指定距离布线

控制时钟偏差是提高巨型机主频的关键技术之一，在ＰＣＢ上利用指定距离布线算法调整时钟到各寄存器的连线延时是实现这一技术的有效途径。本文提出“两段布线”和“挤压延长”两种新的指定距离布线算法，实际应用表明，它比传统算法布线速度快，布线成功率高。     

基于对象数量的宽度加权聚类kNN算法

传统k最近邻算法（k-Nearest Neighbor,kNN）作为一种非参数化分类技术在数据分析中具有广泛的应用,但该算法具有较多的冗余计算,致使处理数据时需要花费较多的计算时间。目前大量的研究都集中在数据的预处理阶段,通过为数据建立模型降低kNN查询的计算量。提出一种基于对象数量的宽度加权聚类kNN算法（NOWCkNN）,该算法中数据集首先以全局宽度进行聚类,每个生成的子集群根据其对象数量递归计算其宽度的权值,然后算法根据其权值的大小和调和系数调节宽度值,最后生成不同宽度大小的集群用于kNN查询。这不仅减少了算法的聚类时间,还能平衡产生集群的大小,减少迭代次数,使三角不等式修剪率达到最大。实验结果表明,NOWCkNN算法与现有工作相比在各个维度的数据集中有较好的性能,尤其是在高维度、数据量较大的数据集中有更高的修剪效率。     

宽度学习系统研究进展

当数据规模庞大时,深度学习模型会遇到权重调整耗时,容易陷入局部最优解的问题.为了解决这些问题,宽度学习系统应运而生,宽度学习系统不仅结构简单、训练速度快、准确率高,而且还具有增量学习的优势.介绍了宽度学习系统的产生背景和发展历程,阐述了宽度学习系统的基础理论与实现方法,对比了它与深度网络的异同;介绍了宽度学习系统在图像分类、数值回归、脑电信号处理等应用中的改进算法,分析了这些算法的优势和不足.最后总结了现有宽度学习算法存在的缺陷,并对未来研究方向进行了展望.     

逻辑电路的分割宽度

逻辑电路的分割宽度是一个新出现的概念。一个逻辑电路的分割宽度与该电路上的ATPG的时间相关联。基于对逻辑电路的划分技术已进行的研究 ,本文给出了一个求分割宽度的算法。通过在MCNC基准电路上进行实验比较 ,结果表明 ,本文的算法非常有效。     

智能推理中的宽度优先法

试图提出图分层的概念，并以此概念为基础给出一种通用的图的宽度优先算法，以实现图的重新表示及寻找连通子图等操作；同时，还举例说明了该方法在智能ＣＡＤ中的应用。     

基于宽度优先搜索的路径生成算法

宽度优先搜索和深度优先搜索是图论中常用的两种搜索算法.两者各有优势,但深度优先搜索算法的效率在低连通度图中会大大降低,这时更适合采用宽度优先搜索算法.本文提出了一种基于宽度优先搜索的路径生成算法,具有较好的时间复杂性和空间复杂性.     

面向边缘计算应用的宽度孪生网络

边缘计算是将计算、存储、通信等任务分配到网络边缘的计算模式. 它强调在用户终端附近执行数据处理过程, 以达到降低延迟, 减少能耗, 保护用户隐私等目的. 然而网络边缘的计算、存储、能源资源有限, 这给边缘计算应用的推广带来了新的挑战. 随着边缘智能的兴起, 人们更希望将边缘计算应用与人工智能技术结合起来, 为我们的生活带来更多的便利. 许多人工智能方法, 如传统的深度学习方法, 需要消耗大量的计算、存储资源, 并且伴随着巨大的时间开销. 这不利于强调低延迟的边缘计算应用的推广. 为了解决这个问题, 我们提出将宽度学习系统(Broad learning system, BLS)等浅层网络方法应用到边缘计算应用领域, 并且设计了一种宽度孪生网络算法. 我们将宽度学习系统与孪生网络结合起来用于解决分类问题. 实验结果表明我们的方法能够在取得与传统深度学习方法相似精度的情况下降低时间和资源开销, 从而更好地提高边缘计算应用的性能.     

一个基于无约束通孔优化的双层布线算法—FOREST

FOREST是一个立足于无约束通孔优化的新的布线算法,它从总体上将布线过程分为拓扑布线和物理布线两部分,并把两者视为相互联系的整体。作为一种启发式算法,它试图综合考虑布通率、布线空间、通孔数和连线总长等因素,算法打破横竖严格分层的限制,并允许不同层线段重叠,FOREST算法适用于一般的通道布线,特别是不规则边界的通道,一些实例的试算表明,FOREST算法具有较好的布线效果,尤其在减少通孔数上,取得了比较满意的结果。     

基于Bresenham的任意宽度直线生成算法

直线生成算法是计算机图形的基本算法,而现有算法都有其弊端,因此提出一种基于Bresenham任意宽度直线的生成算法。该算法首先根据直线的斜率、长度和宽度计算出直线所形成的边界,然后让单线宽直线沿着边界移动,使整个区域填充。该算法生成的直线两端与边界垂直,在直线斜率变化的情况下,直线宽度不会发生变化,且具有应用背景广泛、运算速度快、占用内存小等特点。     

调整门和连线尺寸以减小串扰的拉格朗日松弛法

本文给出了一个布线后减小串扰噪声的算法。该算法通过调整逻辑门和互连线的尺寸有效地减小了串扰噪声，在减小噪声的同时约束电路的最大延时，使得在串扰噪声和时序都满足约束的条件下最小化芯片面积。算法保证了改变逻辑门和线网尺寸不会破坏电路的时序约束。实验结果证明，本算法有效地减小了串扰。此算法不需回到布线阶段来优
优化串扰，减少了设计迭代次数，加快了设计收敛时间。     

使用扩展逻辑效力的逻辑路径尺寸优化方法

为解决集成电路物理设计中考虑互连线影响的逻辑路径延迟优化问题,提出一个计入互连线负载的扩展的逻辑效力(ELE),并针对ELE给出一个可同时优化逻辑路径中各个逻辑门尺寸及各段互连线长度的优化流程.ELE在保留原有逻辑效力参数的同时,使用互连寄生参数提取软件获得的Ⅱ型互连线参数,实现对带有互连线负载的逻辑门的传播延迟的描述和估计;逻辑路径优化流程采用效力延迟分配策略作为初始条件来表示各段互连线负载对总效力延迟的影响,将所用目标单元库和制造工艺的物理尺寸信息作为限制条件,以ELE表达式为核心展开优化计算,辅以动态规划办法,无需迭代运算,仅通过一轮计算即可求得全部结果.实验结果表明,该流程计算任务简单,资源耗费少,可以准确、快速地获得所需的逻辑门尺寸和互连线长度;结果清晰合理,与目标单元库和工艺库完全兼容.     

面向延迟和面积平衡的时钟网变线宽算法

在深亚微米下,变线宽技术是互连线优化的一种有效方法,针对时钟网布线,提出一种分布优化时延、面积和时钟偏差的变线宽算法,其中各阶段的优化是有机结合的,首先,提出一种基于敏感度的方法优化互连线树的延迟;而后在满足延迟约束的条件下,通过近似规划法使连线面积的增加最小;最后,为了确保时钟偏差小于给定的约束,进一步对时钟树枝宽度进行局部调整,实验表明,通过将基于敏感度的方法和较严格的数学规划方法结合起来可有     

一般图拓扑的电源/地线线宽优化设计

电源／地线（Ｐ／Ｇ）线宽优化是高性能超大规模集成电路（ＶＬＳＩ）物理设计的重要环节。文中通过研究一般图拓扑的Ｐ／Ｇ线宽优化的电路模型和数学模型,给出了基于单个节点的线宽优化的必要条件等几个有意义的性质,并在此基础上提出了Ｐ／Ｇ经宽优化的初始构造和优化的新算法,该算法避免了其它算法的许多冗余搜索,不需复杂的网络及敏感度分析,仿真结果表明,该算法得到相近的优化结果所需计算时间显著减少,达５０％,此外,     

Design and Verification of High-Speed VLSI Physical Design

With the rapid development of deep submicron (DSM) VLSI circuit designs, many issues such as time closure and power consumption are making the physical designs more and more challenging. In this review paper we provide readers with some recent progress of the VLSI physical designs. The recent developments of floorplanning and placement, interconnect effects, modeling and delay, buffer insertion and wire sizing, circuit order reduction, power grid analysis, parasitic extraction, and clock signal distribution are briefly reviewed.     

机器人视觉伺服系统的标定

机器人视觉伺服系统是机器人领域一项重要的研究方向,它的研究对于开发手眼协调的机器人在工业生产、航空航天等方面的应用有着重要的意义。本文针对机器人视觉伺服系统的特点,对典型的标定算法进行了分类和比较,最后对标定方法进行了总结。     

线性时滞系统的相对稳定性分析方法

实际控制过程中,时滞的引入常常导致系统性能的下降,也使得系统的稳定性分析变得困难。从一类具有时滞项的线性时不变( LTI) 系统的特征根求解出发,研究了系统的稳定性分析问题。复平面上系统特征根的位置不仅决定了系统的绝对稳定性,还决定系统的相对稳定性-瞬态性能。由于时滞的引入,系统特征方程变成超越方程,其解的数量为无穷。并提出一种从超越方程实部和虚部系数中提取出双向量并结合二维向量旋转的解决方法,可以准确简洁地求出超越方程在复平面上指定区域边界上的根。最后给出仿真实例表明了算法的正确性和有效性。     

一种面向分布式深度学习系统的资源及批尺寸协同配置方法

如何在受限时间内满足深度学习模型的训练精度需求并最小化资源成本是分布式深度学习系统面临的一大挑战.资源和批尺寸超参数配置是优化模型训练精度及资源成本的主要方法.既有工作分别从计算效率和训练精度的角度,对资源及批尺寸超参数进行独立配置.然而,两类配置对于模型训练精度及资源成本的影响具有复杂的依赖关系,既有独立配置方法难以...     

一种满足时延和时延抖动约束的多播路由算法

多播路由已有广泛的应用,但对于实时多播应用,多播路由的同时必须提供QoS保证。为此,论文研究带有时延和时延抖动约束的多播路由问题,通过对Dijkstra最短路径算法的扩展,提出一个快速有效的满足时延和时延抖动约束的多播路由算法EDDVCMR。实验结果表明,对解决带有时延和时延抖动约束的多播路由问题,该算法与DVMA算法相比,有高出7%的求解成功率,同时,算法执行的CPU时间减少36%。     

基于单片机的在线颗粒分析仪智能控制系统设计

针对国内粉末生产过程中粒度分布检验的滞后性,提出了在线颗粒分析仪智能控制系统设计。通过控制采样速度和喂料速度实现样品的在线分析,并实现分析数据的实时采集和传输,实现在线监控。实验结果表明,该系统测试范围达到4-300μm,可持续工作8小时,延时小于1分钟,测试准确度,重复性均达到在线控制的需要。