- 设计用于低转速运行,可将机组的噪音水平降至最低, - 与传统冷却风扇相比,涡轮具有更高的通风流量和更低的功耗,从而优化了各个组件的冷却效率, - 挡板降低了冷却空气的进入速度,从而减少了灰尘污染, - 降低了压缩机组的功耗和工作温度,降低了能源成本并延长了组件寿命。
注:1、数据是在 2OZ 铜厚的 1 平方英寸 FR-4 板上贴片测试得到的。 2、数据是在脉冲方式下测试得到的,脉冲宽度 ≦ 300us ,占空比 ≦ 2% 3、EAS 数据显示最大额定值,测试条件为 VDD=-72V,VGS=-10V,L=0.1mH,IAS=-25A 4、功耗受 150 ℃ 结温限制 5、数据理论上与 ID 和 IDM 相同,实际应用时应受总功耗限制
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战,而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电,它具有神经形态预处理系统,均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调,并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能,这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外,输入功率的尖峰频率响应表明,所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效,最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
处理大数据,尤其是视频和图像,是现有冯诺依曼机面临的最大挑战,而人脑凭借其大规模并行结构,能够在几分之一秒内处理图像和视频。最有前途的解决方案是受大脑启发的计算机,即所谓的神经形态计算系统 (NCS),最近得到了广泛的研究。NCS 克服了传统计算机一次一个字思考的限制,得益于类似于大脑的数据处理大规模并行性。最近,基于自旋电子的 NCS 已显示出实现低功耗高密度 NCS 的潜力,其中神经元使用磁隧道结 (MTJ) 或自旋扭矩纳米振荡器 (STNO) 实现,并使用忆阻器来模拟突触功能。尽管与 MTJ 相比,使用 STNO 作为神经元所需的能量较低,但由于启动具有可检测输出功率的振荡需要高偏置电流,因此基于自旋电子的 NCS 的功耗与大脑之间仍然存在巨大差距。在本文中,我们提出了一种基于自旋电子的 NCS(196 × 10)概念验证,其中通过微瓦纳秒激光脉冲辅助 STNO 振荡来降低 NCS 的功耗。实验结果表明,通过将 STNO 加热到 100 ◦ C,设计的 NCS 中 STNO 的功耗降低了 55.3%。此外,与室温相比,100 ◦ C 时自旋电子层(STNO 和忆阻器阵列)的平均功耗降低了 54.9%。与室温下典型的基于 STNO 的 NCS 相比,所提出的基于激光辅助 STNO 的 NCS (LAO-NCS) 在 100 ◦ C 下的总功耗提高了 40%。最后,与室温下典型的基于 STNO 的 NCS 相比,LAO-NCA 在 100 ◦ C 下的能耗预计可降低 86%。
触发器(FF)是数字系统设计中大量使用的基本存储组件,涉及流水线结构和由 FF 构建的模块。FF 占总功耗的很大一部分,并且占数字系统的芯片面积很大。因此需要低功耗和小面积的 FF 设计。本文中低功耗 17 – 真单相时钟 (TSPC) 推理方法在高级计划中得到了广泛应用。提出了一种45 nm CMOS触发器。所提出的TSPC FF的逻辑结构为主从型,其中主级由静态CMOS逻辑形成,而从级由静态CMOS逻辑和互补传输晶体管逻辑的混合组合形成。所提出的TSPC FF电路是完全静态的,因为在操作期间没有内部节点处于浮动状态,这实际上防止了泄漏功耗。所提出的TSPC FF是通过在面积和功耗方面优化17晶体管逻辑结构减少触发器(LRFF)而设计的,但不影响FF的功能。在DSCH和MICROWIND工具中,使用gpdk 45 nm技术库以1v的电源电压vdd和500mhz的时钟频率实现和模拟了三个FF,即基于传输门的触发器(TGFF)、LRFF和所提出的TSPC FF。
1,2,3孟买大学计算机工程系,Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要:已开发自动驾驶汽车,以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全,最终生产出达到目的地的最佳路线。 它们是智能,高效和崩溃的未来,避免了城市车辆。 汽车制造商已开始在这一领域工作,以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。 但是,分析能耗,特定的功耗和功耗会带来一些困难。 为了克服这些问题,我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。 此应用程序每秒几次收集车辆数据,从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。 我们的重点是典型的流媒体应用程序,我们使用Power BI介绍实施。 我们比较自动车辆系统的不同架构,包括速度,特定功率,实际功耗和能耗。 我们还比较了不同数据库,例如Hadoop和MongoDB。 我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。1,2,3孟买大学计算机工程系,Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要:已开发自动驾驶汽车,以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全,最终生产出达到目的地的最佳路线。它们是智能,高效和崩溃的未来,避免了城市车辆。汽车制造商已开始在这一领域工作,以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。但是,分析能耗,特定的功耗和功耗会带来一些困难。为了克服这些问题,我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。此应用程序每秒几次收集车辆数据,从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。我们的重点是典型的流媒体应用程序,我们使用Power BI介绍实施。我们比较自动车辆系统的不同架构,包括速度,特定功率,实际功耗和能耗。我们还比较了不同数据库,例如Hadoop和MongoDB。我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。
基于时间的信号处理已经成为超深亚微米混合信号电路设计的一种很有前途的解决方案[1]。基于时间的电路受益于CMOS技术的扩展,因为它不受伴随而来的负面影响(例如晶体管的更差的信噪比和更低的固有增益)的影响。它广泛应用于频率生成(数字锁相环)、电源转换器(脉冲宽度调制DC-DC)、数据转换(基于时间的ADC(TBADC))和节能神经网络加速[1]。在基于时间的信号处理的各种应用中,TBADC引起了极大的关注[2]。TBADC具有友好的数字导向,并且在功耗和芯片面积方面比基于电压的ADC具有潜在优势。最近已经报道了几千兆赫的TBADC[1-3]。[2]提出了一种基于余数系统(RNS)的2GS/s 8位TBADC。RNS量化方法减少了比较器的数量,但功耗仍然很高。 [1] 报道了一种两步 1GS/s 8 位 TBADC,功耗为 2.3mW。与其他千兆赫 TBADC [1] 相比,它实现了更好的能效。然而,由于复杂的两步结构,采样率被限制在 1GHz 以下。值得注意的是,电压时间转换器 (VTC) 性能不佳是这些已发布的高速 TBADC 的瓶颈。VTC 的线性度/动态范围、功耗和带宽之间的现有权衡阻碍了高速低功耗 TBADC 设计的进展。
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 8 3.1 系统环境 8 3.2 开发选项 8 3.2.1 CMSIS 包 8 3.2.3 MM IoT SDK 8 3.2.4 PlatformIO + MM IoT SDK 9 4 入门 10 4.1 默认跳线配置 11 4.2 AP 设备设置 12 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 16 4.3 软件示例 17 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 18 5 软件开发 21 5.1 安装 CMSIS 包 21 5.2 构建和运行示例应用程序 24 5.2.1 UART 输出 30 5.3 更改示例应用程序 31 5.4 更改示例配置 33 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 34 5.6 更改网络堆栈38 6 硬件布局和配置 40 6.1 电源选择 40 6.2 使用外部调试器/编程器 41 6.3 更改 VFEM 电压 42 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 43 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 44 6.6 断开传感器 45 7 功耗测量 46 7.1 功耗测量点 46 7.1.1 总体结构 46 7.1.2 HaLow 和 VFEM 47 7.1.3 整个系统功耗 48 7.2 功耗测量程序 49
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战,而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电,它具有神经形态预处理系统,均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调,并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能,这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外,输入功率的尖峰频率响应表明,所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效,最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。