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一种基于分块主成分分析的存储器容错方法研究
作者姓名:方嘉言  邵翠萍  李慧云
作者单位:中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055,中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055,中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055
基金项目:国家自然科学基金项目(61267002、41271362);深圳市科技基金资助项目(JCYJ20160510154531467);深圳市自动驾驶感知决策与 控制工程实验室(Y7D0041001)
摘    要:随着集成电路工艺水平提升,半导体器件尺寸越来越小,存储器更易受到周围环境的影响而导致数据存储故障。针对这一问题,该文提出了一种基于分块主成分分析的存储器容错方法。该方法应用分块主成分分析算法提取数据的主要特征,并对求取的特征数据作均值化处理,得到原始数据的最佳近似估计。该最佳近似估计可对数据中的任意故障做容错替换,使容错替换后的数据和原始数据的误差最小。实验结果表明,该方法可以使图片数据在 0.003 5 错误率的情况下仍保持峰值信噪比大于 30 dB;与传统纠错码相比,执行时间缩短了约 40%,内存消耗减少了约 12%,获得了较好的容错效果。

关 键 词:容错  主成分分析  分块主成分分析
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