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Verifier提高验证完备性[嵌入式技术][安防电子]

随着集成电路设计技术的不断发展，电路设计中经常出现一些问题。因此，设计验证技术成为了电路设计中不可或缺的部分。如何提高验证完备性，是验证技术的难题之一。本文介绍了Cadence最新发布的适用于模拟设计的ADE Verifier的工具使用流程，以及根据海思业务需求定制的使用方法。该工具整合了验证工具ADE Explorer 和ADE Assembler的特性，完善了模拟电路设计验证流程，解决了模拟设计验证完备性中的问题。

發(fā)表于：2016/11/29

高速串行总线无源通道建模及校准[测试测量][工业自动化]

高速串行总线无源通道建模的效率及准确性，一直是行业关注的重点。Cadence Sigrity的POWER SI 3D-EM工具，实现了效率与精度的较好结合。本论文先从工具的精度出发，采用精度较高的TRL校准模式来进行仿真测试校准，验证仿真结果的准确性。同时考察工具的分布式并行计算能力，看看在保持足够精度的前提下建模效率的提升。

發(fā)表于：2016/11/29

如何在先进工艺节点利用Virtuoso Check/Assertion Flow[嵌入式技术][消费电子]

Virtuoso和MMSIM有效结合，完整的Check/Assertion flow包含：在图形界面设置Check/Assert, 通过仿真得到Check/Assert的结果，在图形界面直接显示Check/Assert的结果，对结果进行各种灵活的后处理，并在schematic 直接进行反标。该流程可以覆盖电路设计常用check需求，完全不依赖脚本，图形界面让工程师更容易上手，基于瞬态仿真的Dynamic Check相比其他工具更具优势。有效利用Check/Assert flow, 可以帮助避免或及早发现设计中的一些常见问题，从而减少设计迭代，该流程在TSMC 16 nm和Intel 14 nm实际项目上得到应用，很大程度地提高了设计效率。

發(fā)表于：2016/11/28

采用Mult-tap标准单元PGV以获取精准的Power EM违例[嵌入式技术][消费电子]

电源电子迁移（Power Electromigration，Power EM）检查在高性能芯片设计中起重要作用。在Voltus进行电源网格分析时，由于在每个标准单元的电源网格视图（Power Grid View，PGV）生成过程中通常只抽取一个电流接入点（tap），从而流入每个标准单元的电流都聚集到一点。但对于大尺寸标准单元, 电流实际上是分布到各个接触孔而非集中到一点，因此Power EM结果比实际情况悲观很多。本文描述了一种新的方法，即只对在关键路径上使用并具有高翻转率的大型时钟单元抽取多电流接入点（multi-tap）PGV。通过这种方法，几乎不增加运行时间和内存消耗而使得Power EM准确性得到提高。

發(fā)表于：2016/11/28

基于Innovus的低功耗物理设计[嵌入式技术][消费电子]

为了减少芯片功耗，可靠的低功耗物理设计必不可少。基于新一代布局布线工具Innovus，分四个部分阐述了新的低功耗物理设计流程。这些内容包括：基于低功耗的物理库设计；低功耗布局和优化、基于输入向量的功耗优化；低功耗时钟树协同设计CCOPT（clock concurrent optimization）；时钟树后低功耗优化。Innovus作为Cadence全新的布局布线工具，提供基于GigaOpt引擎的功耗驱动优化和高级时钟树协同优化（CCOPT）等方法，有效帮助设计者实现低功耗芯片设计。全新的低功耗物理设计可改善芯片数字逻辑15%功耗。

發(fā)表于：2016/11/28

压电陶瓷电特性测试与分析[嵌入式技术][工业自动化]

通过对压电陶瓷器件进行阻抗测试可得到压电振子等效电路模型参数与谐振频率。通过对压电陶瓷器件电容值、温度稳定性、绝缘电阻、介质耐电压等电性能参数进行测量与分析后可知：压电陶瓷器件电特性符合一般电容器特点，所用连接线材在较低频率下寄生电容不明显，在常温下工作较稳定，厚度较厚的产品绝缘性和可靠性指标较好。

發(fā)表于：2016/11/28

可远程控制的光网联合供电多路直流电源设计[电源技术][智能电网]

传统的直流电源通常是由电网供能，并且很少具备远程控制功能，为此提出了一种新型多路直流电源的设计方法：采用光伏发电和电网联合供电策略来减少电能的消耗；采用无线控制技术来实现对电源的远程控制。同时结合激光测距仪的应用背景，设计了一种可输出三路电压的小功率直流电源，其中高压支路可在输入为5.5 V到36 V时，输出70 V到203 V连续可调的直流高压，其驱动能力可满足一般的雪崩二极管工作需要。测试结果表明，该电源可通过手机实现远程控制，其输出端纹波电压较小，可以满足一般的应用需求。

發(fā)表于：2016/11/28

基于Fisher准则优化的图像隐写算法分析[嵌入式技术][数据中心]

针对图像隐写中失真函数的建立和载体模型保持问题，提出了一种基于Fisher准则优化的Gibbs抽样图像隐写方法。基于领域聚类的思想对隐写图像进行阵列分割，对分割子阵列进行Giibs抽样和STC(Syndrome-trellis code)编码；充分利用子阵图像的方向信息（包括水平、垂直以及对角），采用加权求和的方式给出了隐写失真函数，维持了图像高阶统计特征。利用Gibbs抽样理论实现信息的嵌入，在最小化嵌入失真的同时维持了隐写图像的特征模型。仿真结果显示，该方法在降低图像模型畸变的同时，有效提升了隐写图像的分类误差，增强了隐写的安全性。

發(fā)表于：2016/11/28

新型集成数字解调器和JESD204B接口的超声模拟前端可使数据率和接口连接线最多降低80%[嵌入式技术][工业自动化]

本文介绍了一种基于数字解调器和JESD204B接口的多通道超声系统接收方案。该方案大量地降低了模拟前端(AFE)的输出数据率，同时减少了模拟前端和数字电路之间的物理连线数目高达80%。另外，采用该种方案的超声系统可以实现更多目标，比如采用成本更低且计算效率较低的现场可编程门阵列(FPGA)、通过使用软件波束合成和更高阶多波束处理可以实现实时4D和高级影像模式。

發(fā)表于：2016/11/28

ADI：持续助力新能源汽车行业发展[电源技术][汽车电子]

發(fā)表于：2016/11/28

视觉追踪机器人系统构建研究[嵌入式技术][物联网]

以低成本机器人Rovio WowWee作为下位机平台，通过上位机编程，实现对单目视觉图像和红外数据的在线解析，辨识指定物体，基于前向回溯一致性误差确定待追踪的点，构建视觉追踪机器人系统；并引入在线学习方法，使用追踪、学习和检测算法框架提升了机器人目标追踪的性能。通过PID对机器人进行伺服控制。三组实验初步验证了所提系统的可行性。实验使用C++在Linux下编程实现，并在Github上开源，对科研及市场应用具有一定参考价值。

發(fā)表于：2016/11/25

抗生素发酵专家诊断系统的研究及实现[嵌入式技术][医疗电子]

现有的抗生素发酵系统大多不具备自动诊断异常的功能，为提高抗生素发酵的自动化水平，提出了一种应用于抗生素发酵的专家诊断系统。该系统结合抗生素发酵工艺特点，利用关系型数据库技术设计出一种产生式树形结构的知识库，并结合Snort规则库中的三维链表结构对知识库进行优化，采用高效的混合推导规则控制策略，最终设计出应用于抗生素发酵的专家诊断系统。由实验结果可知，系统实现了对抗生素发酵过程中异常状况的预测诊断和分析提示，对提高抗生素发酵率的生产目标具有一定的应用价值。

發(fā)表于：2016/11/25

3D-HEVC中深度图帧内预测模式判决过程的改进[嵌入式技术][数据中心]

深度图建模模式的使用可以有效地降低编码的深度图内部边界处的伪影效应，从而改善深度图的编码质量，但同时也极大地增加了编码的计算复杂度。为了降低由此而带来的计算复杂度，对深度图帧内预测的模式判决过程和现有的快速模式判决方案进行了分析，同时对不同大小的编码块使用深度图建模模式的情况进行了统计。然后，从编码块的特征和编码块的大小两个角度对现有的模式判决过程进行了改进。实验结果表明，改进后的方案在基本不影响编码质量的前提下能有效地加速帧内预测的模式判决过程。

發(fā)表于：2016/11/24

SCF-GAM：VANET车间通信间隙时延分析模型[通信与网络][智能交通]

在低密度车流的车载网络(VANET)中，通常只有少数车辆参与路由，就存在通信间隙问题。据此，常采用基于存储-携带-转发(SCF)技术，利用移动车辆桥接两不连通车辆间的通信间隙。为此，针对基于SCF路由，分析了多通信间隙的网络性能。首先为了分析车辆传输半径对端到端传输时延的影响，提出了基于存储携带转发路由的车间通信间隙时延分析模型(SCF-GAM)，再量化了关于端到端传输时延的拉氏变换的性能。最后，通过仿真数据验证了SCF-GAM模型。

發(fā)表于：2016/11/24

基于CAZAC序列的OFDM时频同步方案及FPGA实现[可编程逻辑][通信网络]

提出了一种基于CAZAC序列的OFDM时频同步方案，给出了方案各部分的FPGA实现框图和硬件电路实测效果。首先利用时域同步参考符号进行分段相关得出定时估计，然后结合最大似然法进行粗小偏估计，再将同步参考符号和FFT解调变换至频域，利用两个符号中所填充的CAZAC序列的差异性完成整偏估计，最后使用这两个同步参考符号进行细小偏估计。理论分析与仿真结果表明，与传统方案相比，本方案定时估计性能较好，频偏估计精度高，同时具有很好的工程实用性。

發(fā)表于：2016/11/23