自动逻辑综合

自动逻辑综合是大规模集成电路计算机辅助设计系统的一部分.它在数字系统逻辑设计的自动化、提高设计的可行性和可靠性、节省时间、降低成本等方面有重要意义. 自动逻辑综合的原理和方法在国内外有许多研究,不同的问题可以采用不同的算法.由Quine-McCluskey发展的列表法,运算速度较慢,要求计算机的内存容量大,对于变量较多的问题解题能力差;锐积-无冗余法和相容-无冗余法适合于用立方标记的逻辑函数,能够求解变量较多的问题;从理论上讲,在求得质蕴涵项后,最优解可由枚举     

基于真值表变换的可逆逻辑综合算法

为实现将给定的二元可逆函数快速综合为相应电路,并保持其结果的最优或较优,提出一种基于真值表变换的快速综合算法.可逆函数与置换同构,任意置换均可表示为若干对换的乘积,通过将可逆函数转化为一系列对换的乘积,从对换的乘积中综合电路.对于3bit逻辑电路只有28种对换,事先将28种对换的最优电路存入库中生成3bit电路综合基,通过在库中查找快速生成可逆电路.根据逻辑门可交换规则引入优化方法,完成快速综合算法.结果表明,该方法不但可以提高可逆逻辑综合的效率,而且结构简单,易于实现,可以O(4n)的时间效率快速综合任意3bit可逆逻辑电路,实现综合结果达到或接近最优.     

可控硅自动调速系统的逻辑设计

本文论述了可控硅逻辑无环流电枢可逆自动调速系统和磁场可逆自动调速系统的逻辑设计。借助于卡诺图,推导出两系统逻辑装置中各开关控制指令函数的最小化布尔表达式及其实现。     

基于阶跃函数的故障树最小割集算法

运用阶跃函数表达故障树,提出了一种计算故障树最小割集的方法.通过对故障树中逻辑"与"门和"或"门的特点进行分析,推导出故障树逻辑关系与阶跃函数之间的转换规则,利用该规则可将故障树转化为便于编程求解的函数表达式.并对算法进行改进,从而大大降低了计算量.通过实例验证了该方法能快速准确地获得故障树的最小割集.     

基于多维体理论的生命线网络可靠性的不交和算法

根据生命线网络系统的图论模型,应用计算机辅助逻辑综合技术对网络可靠性的精确算法进行了探讨.采用多维体列阵表示网络可靠性的逻辑函数,应用锐积和二进制布尔运算实现网络的路经不交和算法和计算机编程.最后,通过算例验证了该算法的有效性.     

可逆逻辑综合的研究及进展

本文分析了可逆逻辑综合的意义、研究现状和进展,指出了当前可逆逻辑综合研究中存在的主要问题,并基于可逆逻辑门的优化设计,提出最小量子代价、垃圾位数、可逆逻辑综合的规模等关键技术的解决思路。     

量子电路可逆逻辑综合的研究及进展

分析了量子电路可逆逻辑综合的意义、研究现状和研究进展,给出了相关的研究方法和目前量子可逆逻辑综合研究中存在的主要问题,提出了量子可逆逻辑综合中的最小量子代价、最小化垃圾信息位、最小化门的数量和可逆逻辑综合的规模等关键技术问题的解决思路.     

基于对换门库的可逆逻辑电路综合算法

为了将可逆函数以较小的代价自动构造为对应的可逆逻辑电路,提出了一种基于对换门库的综合算法.首先,将可逆函数的输出作为快速排序算法的输入数据,在排序算法中按顺序保留所交换的元素对,并输出该元素对序列；其次,利用置换群规则对该序列进行优化处理,获得相似度最高的对换序列；然后,逆序排列该对换序列,并基于对换门库生成可逆函数的初始电路；最后,应用电路门优化规则,对初始电路进行优化,得到最终的可逆逻辑电路.相比于其他算法,所提算法明显提高了可逆逻辑综合效率,其思想的简洁性使得算法更易于理解和实现.     

非线性微分差分方程守恒律的计算机自动推导

基于吴消元法和"分治"策略,改进了基于标度不变性构造非线性微分差分方程多项式形式守恒律的待定系数算法,并在计算机代数系统Maple上实现了改进后的算法,其中的软件包CLawDDEs可自动推导出微分差分方程的守恒密度及连带流.对于参数化的微分差分方程,CLawDDEs还能自动过滤出无穷守恒律存在的相容性条件.因此,CLawDDEs可作为测试非线性微分差分方程是否可积的有效工具.     

多输入多输出单边逻辑函数优化系统的设计研究

逻辑综合的作用是在功能等价的条件下减少电路中的元件数目,使电路体积减少、能耗降低、故障率下降、稳定度提高。对于超大变量多输入多输出逻辑函数优化,存储开销对输入变量呈2幂次方增长。针对多输入多输出单边逻辑函数的特性,通过引入特征矩阵和状态矢量的描述,求解多输入多输出单边逻辑函数补集,以积项扩展为基础,完成多输入多输出单边逻辑函数无冗余覆盖。编程实现了多输入多输出单边函数逻辑优化的算法,对影响单边函数逻辑优化效率的因素(输入变量数、输出变量数、积项数和无关因子)进行了分析,软件系统在奔腾1.8 MHz、512 M的计算机上通过了正确性验证与测试。测试结果表明性能良好,有效的降低了系统的存储空间和时间开销。     

基于阶跃函数的故障树最小割集算法

本文运用阶跃函数表达故障树,提出了一种计算故障树最小割集的方法。通过对故障树中逻辑“与”门和“或”门的特点进行分析,推导出故障树逻辑关系与阶跃函数之间的转换规则,利用该规则可将故障树转化为便于编程求解的函数表达式。并对算法进行改进,从而大大降低了计算量。通过实例验证了该方法能快速准确地获得故障树的最小割集。     

Rijndael算法的结构归纳与攻击分析

为了提高Rijndael算法的安全性,总结了Rijndael中单个变换的作用以及合并后产生的新特点.通过使用差分分析和Square分析,对Rijndael算法进行攻击分析,得出Rijndael算法对差分分析免疫,而Square分析可有效攻击多轮Rijndael的结论.Square分析有效的两个条件是Rijndael平衡性在第4轮改变和每轮子密钥之间可逆.通过改进密钥生成算法,消除轮子密钥的可逆性,使Square攻击无效,从而提高了算法的安全性.     

基于新型可逆门的可扩展可逆比较器

针对当前可逆比较器设计方案缺乏可扩展性的问题,提出了基于新型可逆门的具有可扩展性的可逆比较器可逆逻辑电路设计方案.该方案根据二进制数比较的特点采用递归思想将电路分解为2种新型可逆门,对分解出的每一个可逆门进行可逆逻辑综合,再将这2种可逆门级联成可逆比较器.给出了设计方案中每一步的逻辑演算,利用编码的思想进行带无关项的可逆逻辑综合,最终给出了具体的可逆比较器的综合方案.同时,以可逆比较器作为元器件给出了败者树排序电路,将排序的时间复杂度降低到Θ(n).     

改进型的二段法自动模糊推理算法

根据真值限定的模糊逻辑和模糊推理,Baldwin提出了二段法自动模糊推理算法。原则上它虽可用于较复杂的模糊逻辑知识库系统,但它的不完善性影响了算法的效率和在实际问题中的应用。作者对算法中的积空间表示和求取、消元过程的结束判断及回代情况的分析和处理等诸方面作了改进、补充和优化。运行试验表明,改进后的算法是行之有效的。     

基于LCD定标器的文本型图像缩放算法研究

分析了文本型图像自身的特点及图像的缩放原理，推导出曲面拟合法的数学公式，模拟了不同算法作用于图像缩放的输出结果，并根据Liquid Crystal Display(U、D)定标器的模块划分将该算法用RTL级代码进行描述、仿真和综合，最后用FPGA实现，验证其逻辑功能．     

基于遗传算法的三值FPRM电路面积优化

三值逻辑函数在不同极性下的固定极性RM (reed-muller)电路实现形式所对应的电路面积不尽相同,通过对多值列表技术的研究,提出一种三值不同逻辑的极性转换算法.首先根据三值FPRM(fixed-polarity reed-muller)固定极性展开式的特点,建立三值FPRM电路面积估计模型;然后由多值列表技术推导出三值格代数积之和展开式到RM逻辑展开式极性转换算法.在此基础上,结合遗传算法,进行三值FPRM面积最佳极性搜索.通过对8个MCNC基准电路测试表明,所提算法搜索到的最佳极性三值FPRM电路,与0极性时相比,面积平均节省达到47.4％.     

基于属性加权的主成分分析算法

基于主成分分析提出一种通过属性加权的方式对特征进行预处理的改进算法,实现特征选择与特征提取的结合,从而降低计算复杂度并提高分类准确度。属性加权是通过量化样例与分类标记之间的相互依赖关系,即结合了线性判别分析的映射思想,线性拟合样例与标记,得到一组反映各属性对分类贡献大小的权值w。通过将改进算法与主成分分析法、线性判别算法、局部保持投影算法做了分类准确度、计算时间的综合实验比较,证明了改进算法的有效性。     

基于BP神经网络的分形图像压缩技术研究

通过分析传统的基于四叉树分形的压缩算法,提出将BP神经网络模型应用到基于四叉树的分形图像压缩中,同时给出这种改进压缩的基本思想,并用堆栈实现其算法的步骤。在改进压缩算法中,引入基于BP神经网络的可并行性方法,并用数学思想推导证明。在用算法加以实现时,采用了数据结构中的堆栈思想并用算法实现。通过执行时间的长短和算法复杂度来整体评价改进算法和传统算法的异同,得出结论:此种方法通过神经网络的并行性能,可获得高质量的解压缩图像,使图像的压缩和解压缩可以并行的快速的执行。     

基于Hadoop平台的KNN分类器的优化和实现

分析了KNN分类算法的流程,然后在K值的动态获取和分类加权两个方面对分类算法进行改进;利用MapReduce编程思想完成KNN分类算法在Hadoop集群环境下的移植和实现。实验数据证明,改进后的KNN分类算法在人脸识别精度、识别效率和稳定性3个方面得到了有效提高。     

基于变参超混沌与可逆向量积的图像加密算法

[目的]通过对混沌序列随机性的增强和可逆算法的研究,提出一种基于变参超混沌和可逆向量积的图像加密算法.[方法]提出的算法通过动态控制超混沌参数增强混沌序列的随机性,同时设计了一种可逆向量乘法运算规则.首先通过迭代变参超混沌系统得到混沌序列,其中一个混沌序列用来置乱图像,另外两个混沌序列生成两个整数随机密钥矩阵,按照可逆向量乘法运算规则分别左乘和右乘图像矩阵,完成加密的扩散过程,得到加密图像.[结果]通过MATLAB仿真实验,密文图像信息熵为7.997 4,和理论值8相差不足 0.003,NPCR值超过98％,UACI值超过33％.[结论]仿真实验结果表明本算法具有较高的安全性.