简介:CMOS器件结构会引起闩锁效应,国内外目前有相关标准来检测集成电路的抗闩锁能力,但大部分集成电路的闩锁试验都是在电路静态工作下进行试验。该论文根据相关试验标准,结合典型集成电路动态工作情况,研究集成电路的动态闩锁能力。
简介:古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。
简介:在有向传感网络(DirectionalSensorNetworks,DSN)中,关于覆盖目标的传统研究主要关注于最大化网络寿命,而忽略了目标覆盖的质量问题,尤其是具有异构覆盖要求的不同目标。为此,提出基于覆盖质量感知的最大化网络寿命(CoverageQualityaware-basedNetworkLifetimeMaximization,CQ-NLM)算法。CQ-NLM算法通过以最少的活动节点数最大化不同目标的覆盖质量,进而提高网络寿命。CQ-NLM算法先通过概率感测模型建立目标的覆盖概率,将剩余能量高的节点优先加入活动候选集。然后,建立目标函数,再由混合整数线性规划求解目标函数,进而提高网络寿命。仿真数据表明,与同类算法相比,提出的CQ-NLM算法以少的活动节点数换取了高的网络寿命。