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双阈值多米诺或门性能估计及其工艺浮动下的适用性分析
被引量:
1
1
作者
汪金辉
宫娜
+2 位作者
左磊
彭晓宏
吴武臣
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期2611-2615,共5页
提出了一种基于小波神经网络,估计双阈值多米诺或门的漏功耗和速度,随着扇入的增加,非线性变化的系统方法.分析表明,此方法估计误差均小于5%,具有很高的准确性和稳定性,产生估计误差的原因为功耗比例变化和电容匹配的影响.最后,利用蒙...
提出了一种基于小波神经网络,估计双阈值多米诺或门的漏功耗和速度,随着扇入的增加,非线性变化的系统方法.分析表明,此方法估计误差均小于5%,具有很高的准确性和稳定性,产生估计误差的原因为功耗比例变化和电容匹配的影响.最后,利用蒙特卡罗分析验证了此方法在工艺参数浮动下的适用性,并得出结论:在工艺参数的影响下,适用于较小扇入的漏功耗估计和较大扇入的延迟估计.
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关键词
小波神经网络
双阈值多米诺或门
延迟
漏功耗
蒙特卡罗分析
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职称材料
题名
双阈值多米诺或门性能估计及其工艺浮动下的适用性分析
被引量:
1
1
作者
汪金辉
宫娜
左磊
彭晓宏
吴武臣
机构
北京工业大学集成电路与系统研究室
纽约州立大学布法罗校区计算机学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期2611-2615,共5页
文摘
提出了一种基于小波神经网络,估计双阈值多米诺或门的漏功耗和速度,随着扇入的增加,非线性变化的系统方法.分析表明,此方法估计误差均小于5%,具有很高的准确性和稳定性,产生估计误差的原因为功耗比例变化和电容匹配的影响.最后,利用蒙特卡罗分析验证了此方法在工艺参数浮动下的适用性,并得出结论:在工艺参数的影响下,适用于较小扇入的漏功耗估计和较大扇入的延迟估计.
关键词
小波神经网络
双阈值多米诺或门
延迟
漏功耗
蒙特卡罗分析
Keywords
wavelet neural networks
dual threshold domino OR gate
delay
leakage power
Monte Carlo analysis
分类号
TN4 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双阈值多米诺或门性能估计及其工艺浮动下的适用性分析
汪金辉
宫娜
左磊
彭晓宏
吴武臣
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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