在本章中,我们将解释互补金属氧化物半导体 (CMOS) 电路中的两种功耗类型。一般而言,CMOS 电路在任何时候都会耗散功率 — 无论是活动状态还是非活动状态。电路在执行计算任务时消耗的功率称为动态功率。相反,在电路处于休眠状态期间由于漏电而损失的功率称为静态功率。通过精心设计电路,可以将漏电抑制到最低限度。因此,动态功耗通常明显高于静态功耗。可以采用的一些节省动态功耗的技术包括降低电源电压、时钟频率、时钟功率和动态有效电容。通过探究设计模块的活动因素,可以将这些技术应用于高功耗模块。
在通信和其他电路中,通常需要产生一个精确的参考信号,其频率和相位可以实时精确控制。数控振荡器 (NCO) 非常适合此目的。对于某些应用,输出参考信号是方波,因此倾向于仅使用 NCO 输出的 MSB。这在电机控制器等低频应用中很有用,但对于大多数通信任务而言是不够的。这是因为该信号的零交叉可以在一个脉冲与下一个脉冲之间相差一个输入时钟周期,这会在输出中产生不可接受的抖动量。例如,如果 NCO 的时钟频率为 30MHz,则抖动为 33ns。对于 1MHz 方波,这会导致 12 o 的相位抖动。最直接的解决方案是使用 NCO,其性能要高得多
IM72D128V01 是一款超高性能数字 PDM MEMS 麦克风,专为需要极高 SNR(低自噪声)和低失真(高 AOP)的应用而设计,并且还具有 IP57 防尘防水等级。一流的 72dB(A) 信噪比 (SNR) 可实现远场和低音量音频拾取。平坦的频率响应(20Hz 低频滚降)和严格的制造公差提高了多麦克风(阵列)应用的性能。数字麦克风 ASIC 包含一个极低噪声的前置放大器和一个高性能 sigma-delta ADC。可以选择不同的电源模式以适应特定的时钟频率和电流消耗要求。每个 IM72D128V01 麦克风都采用先进的英飞凌校准算法进行校准,从而实现低灵敏度公差(± 1dB)。
摘要 - 我们提出了Lenzen,Fuegger,Kinali和Wiederhake的电压下垂校正电路的基于闩锁的无PLL设计[1]。这样的电路会动态修改VLSI系统的数字时钟的时钟频率。我们的电路在两个时钟周期内做出响应,并将同步器链的长度减半,而同步链的长度与先前的设计相比。此外,我们引入了一种基于差异传感器的设计,用于掩盖闩锁,以替代[1]所需的设计,但仍未指定。使用闩锁而不是阈值改变的触发器改变了我们设计的时序特性,因此伴随其设计伴随的正确性证明了我们在此处提出的修改。该设计已成功实施,在IHP 130 nm过程技术上。实验测量结果将在随后的出版物中讨论。
5VDC。请注意,使用两个串联的 MOSFET 来承受更高的线路输入电压。AHP2815D (B) 将 28VDC 转换为稳压的 ±15VDC。输出调节使用 PWM 技术,并控制输出调节、过载保护、UV 检测和保护、软启动和输入过压保护。AHP 系列采用专有磁脉冲反馈技术,提供最佳的动态线路和负载调节。该反馈系统以脉冲宽度调制器固定时钟频率对输出电压进行采样;标称频率为 550kHz。初级和次级参考 ENABLE 电路提供便利和控制,可使用事件或信号随意打开和关闭转换器。驱动电路增强 PWM 的输出,以提供足够的 di/dt 来打开或关闭 MOSFET。小型栅极驱动变压器为驱动 AHP270XX 转换器中的上部 MOSFET 提供隔离。整个单元在闭环中工作,确保快速动态响应和稳定的性能。
5VDC。请注意,使用两个串联的 MOSFET 来承受更高的线路输入电压。AHP2815D (B) 将 28VDC 转换为稳压的 ±15VDC。输出调节使用 PWM 技术,并控制输出调节、过载保护、UV 检测和保护、软启动和输入过压保护。AHP 系列采用专有磁脉冲反馈技术,提供最佳的动态线路和负载调节。该反馈系统以脉冲宽度调制器固定时钟频率对输出电压进行采样;标称频率为 550kHz。初级和次级参考 ENABLE 电路提供便利和控制,可使用事件或信号随意打开和关闭转换器。驱动电路增强 PWM 的输出,以提供足够的 di/dt 来打开或关闭 MOSFET。小型栅极驱动变压器为驱动 AHP270XX 转换器中的上部 MOSFET 提供隔离。整个单元在闭环中工作,确保快速动态响应和稳定的性能。
摘要 — 存储器编译器是促进数字电路设计过程的必要工具。然而,学术界只有少数可用的。电阻式随机存取存储器 (RRAM) 具有高密度、高速度、非易失性的特点,是未来数字存储器的潜在候选。据作者所知,本文介绍了第一个用于自动存储器生成的开源 RRAM 编译器,包括其外围电路、验证和时序特性。RRAM 编译器使用 Cadence SKILL 编程语言编写,并集成在 Cadence 环境中。布局验证过程在 Siemens Mentor Calibre 工具中进行。编译器使用的技术是 TSMC 180nm。本文分析了编译器生成的大量 M x N RRAM 的新结果,最多 M = 128、N = 64 和字长 B = 16 位,时钟频率等于 12.5 MHz。最终,编译器实现了高达0.024 Mb/mm 2 的密度。
摘要 脑机接口 (BCI) 处理算法需要强大的计算设备才能实时执行。在本文中,提出了一种用于对代表两个运动想象任务的脑电图 (EEG) 信号进行分类的硬件高效设计,并在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现。小波包分解 (WPD) 用作特征提取算法,线性判别分析 (LDA) 用作分类器。该系统是使用 System Generator 设计的,并使用硬件/软件联合仿真在 Zybo 板上实现。仿真结果显示,在两个运动想象任务的分类过程中准确率为 80%,时钟频率为 1.5 MHz 时延迟为 7.5 毫秒,功耗为 0.102 W。此外,所使用的 FPGA 资源量少于以前的类似工作,证明设计系统不仅实现了良好的准确性,而且以高效的方式实现了这一目标。