用于模式识别的多输入开关电流型模糊处理器

提出了一种用于模式识别的新型多输入开关电流模糊处理器。该处理器是一个模数混合系统。其中，数字部分用于对输入码进行译码，并且产生系统所需的时钟和控制信号，模拟部分用于处理模糊信息并输出识别结果。该系统可以采用分时的方法接收未知模式的多个特征。模糊处理利用加权求和－求大操作，其中综合函数的权重可调，以提高处理器的自适应能力，并拓展其应用场合。侧重于集成电路的模拟程序ＰＳＰＩＣＥ模拟结果表明，该系统性能好、精度高。同时，电路在规模上易扩展。由于采用开关电流技术，该系统电路可以直接采用标准的数字互补型金属氧化物半导体（ＣＭＯＳ）工艺来实现，便于模、数混合集成，易于超大规模集成电路（ＶＬＳＩ）的制作。     

现代高纯水

论述了超大规模集成电路与高纯水的关系以及对水质的要求；研究了高纯水制备的几个关键新技术及提高高纯水质量的方法，该方法能有效地降低高纯水中的总有机碳、细菌、细菌内毒素、溶解氧等；讨论了高纯水常用各种管材的污染，并列举了大量数据和应用实例。     

一种改进的PWM型VLSI神经网络的设计

神经网络的超大规模集成电路 (VL SI)实现是发挥其优势的有效途径。改进了现有的基于脉宽调制 (PWM)技术的 VL SI神经网络设计方式。提出了一种结构简单的突触乘法器 ,它的精度高、线性范围大 ,而且不受开关噪声的影响。设计了一个增益可调的电压型 sigmoid变换电路 ,用以实现不同的神经元激活函数。提出一个 PWM所必需的电压-脉冲转换电路 ,它具有较高的转换精度和线性度。以这 3种电路为基础设计了一个解决异或 (XOR)问题的 PWM型VL SI神经网络。模拟结果表明其功能正确 ,具有较高的识别速度 ,适于神经网络的 VL SI实现     

奥运会超大规模的思考

20世纪60年代以来,奥运会的规模得到了迅速的发展,但是越来越大的规模使奥运会的主办国家或地区的负担也是越来越大。如何认识奥运会的差大规模问题,已经成为奥林匹克运动生存与发展的重要影响课题。本文通过对奥运会超大规模概念和发展历程的描述,分析奥运会超大规模带来的诸多问题,并提出一些建议以期为奥运会的可持续发展贡献绵薄之力。     

用进位存储加法器快速实现串行乘除法和平方根计算

为适应嵌入式低功耗微处理器的应用，提出了可同时实现浮点乘除法和平方根计算宏模块（MDS）的同步串行实现方式。乘法计算采用Booth算法迭代，除法与平方根计算的实现采用基4SRT算法，在迭代中共用商位查询表，可同步实现部分冗余结果向非冗余二进制的转换。为加快迭代的速度，摒弃了进位传递加法器（CPA），而采用进位存储加法器（CSA）来实现迭代中的加法运算。宏模块设计控制逻辑简单，资源面积占用少，迭代时间短，经可编程逻辑器件验证，速度可提高1倍以上。在此基础上，提出了对除法和平方根计算异步自定时实现方式的改进方案，该实现方式不仅易于版图布线，而且大大降低了瞬态功耗。     

面向21世纪的世界集成电路工业

1958年世界上第一块采用全平面工艺研制的硅集成电路(IC)问世，由此揭开了人类社会进入“硅器”时代的序幕。30多年来IC技术的发展迅猛异常，已经完成了小规模集成电路(SSI)、中规模集成电路(MSI)、大规模集成电路(LSI)和超大规模集成电路(VLSI)的发展阶段．目前正在进入特大规模集成电路(ULSI)时代。表1表示的是被誉为“IC工业技术激励器”的动态随机存储器(DRAM)的发展历程和趋势。     

用镜像电荷法求取共面互连线寄生参数

采用介质镜像格林函数法求解芯片中共面传输线的宽频带特性，得到了4层介质结构的格林函数级数表达式，并采用层次法加快了计算速度。研究了半导体Si衬底共面传输线的频变电容和电导参数，其结果与由全电荷格林函数法得到的结果一致。     

门级故障到寄存器传输级故障的映射

以一组 74系列集成电路产品和ISCAS85基准电路为例 ,研究了基本寄存器传输级 (RTL)元件的门级单故障到RTL故障的映射关系 .结果表明 :①对大多数电路来说 ,仅考虑电路的单个原始输出端出错将无法达到所希望的门级故障覆盖率 ;②RTL电路的实现不宜包含异或门、与或非门 (AOI)和或与非门 (OAI) ;③在选择差错模型时 ,不同功能的RTL电路需要同时考虑的差错数是不相同的 ,功能相同但仅局部逻辑结构有差别的RTL电路可以考虑相同数目的差错 .这些结论为研究超大规模集成电路的测试、容错设计与验证 ,以及基于故障注入的系统性能评估等技术提供重要依据 .     

三维互连电阻解析与边界元耦合提取方法

随着深亚微米工艺的广泛应用 ,互连结构日趋复杂 ,现有的互连电阻二维提取已难满足精度要求。该文提出三维解析与边界元耦合提取方法 ,它非均匀地切割互连线 ,对直线段用解析公式计算 ,对有复杂连接关系的线段用改进边界元法计算 ,再将两者耦合成整体电阻。对版图实例的实验表明 ,与商业软件 Raphael相比 ,该方法有 2～ 3个数量级的加速比 ,使用的内存是商业软件的 0 .1%～ 1% ,精度比默认网格划分时的 Raphael还要高 ,证实该方法是快速精确的     

素域模逆运算的一种快速算法和VLSI实现

有限域上的模逆运算是许多公钥密码系统使用的算法中的核心域运算之一。该文对现有的素数域GF(p)上的模逆算法进行了改进和优化,得到了适合软硬件实现的快速算法,尤其利于快速高效的超大规模集成电路(VLSI)实现。改进后的新算法运算简单,只需用普通加减法操作,不需要模运算和任何操作数的乘法或除法,其全部运算的完成仅需一个加法器。该文同时给出了新算法的一个VLSI实现,结果显示新算法的硬件实现在速度和资源开销两方面均具有良好特性。