数据均匀分布和正态分布的数据总线低功耗研究

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (6): 63-64.

数据均匀分布和正态分布的数据总线低功耗研究

王新胜1，2，罗敏1，刘文盼1，喻明艳1，2

1.哈尔滨工业大学（威海）信息与电气工程学院，山东威海 264209
2.哈尔滨工业大学航天学院，哈尔滨 150001

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2012-02-21 发布日期:2012-02-21

Analysis of low power dissipation based on buses data obeying even distribution and normal distribution

WANG Xinsheng1，2, LUO Min1, LIU Wenpan1, YU Mingyan1，2

1.School of Information Science and Engineering, Harbin Institute of Technology at Weihai, Weihai，Shandong 264209, China
2.School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2012-02-21 Published:2012-02-21

摘要/Abstract

摘要： 低功耗设计已成为数字系统设计中必须考虑的问题，而总线低功耗设计是其中的重要分支。由于CMOS电路功耗的特性，降低总线上相邻两个传输数据状态的电压变化能有效降低总线功耗，降低总线翻转技术已成为降低总线功耗的重要研究领域之一，而Bus-Invert编码、ShiftInv编码是这一研究领域中的重要研究成果。以往的研究主要集中在遵从随机均匀分布的数据总线上，对该状态下的总线编码进行研究。由于总线上数据的相关性，现实中的总线数据往往服从正态分布的规律。通过对两种总线翻转编码技术的研究，得出对于服从均匀分布和正态分布的数据总线，ShiftInv编码技术降低功耗的能力均优于Bus-Invert编码技术。

关键词: 正态分布, 总线低功耗设计, Bus-Invert编码, ShiftInv编码

Abstract: Low power design has become an essential consideration for digital system design and low power bus design is one of the main branches. As the CMOS circuits characteristics, it can decrease the number of voltage transition between two consequential transmit states to reduce power dissipation effectively. Inverting bus technology is one of the major domains of low-power bus design. Bus-Invert and ShiftInv are two most important achievements in the domain. Previous work has focused on bus whose data obey even distribution, which one made some researches in. Otherwise, according to data correlation with each other, bus data actually obey normal distribution in the real world. The research results show that ShiftInv coding works better than Bus-Invert coding for both buses.

Key words: normal distribution, design for low-power bus, Bus-Invert coding, ShiftInv coding

王新胜1，2，罗敏1，刘文盼1，喻明艳1，2. 数据均匀分布和正态分布的数据总线低功耗研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(6): 63-64.

WANG Xinsheng1，2, LUO Min1, LIU Wenpan1, YU Mingyan1，2. Analysis of low power dissipation based on buses data obeying even distribution and normal distribution[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(6): 63-64.

[1]	王庆闪，张军，刘元盛，张鑫晨. 基于NDT与ICP结合的点云配准算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 88-95.
[2]	王晰，袁绍欣. 从车牌识别数据中提取有效旅行时间算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 241-247.
[3]	曾雪兰，谢凤平. 基于联系数的区间粗糙数多属性决策方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(3): 54-57.
[4]	李锐，孙福明. 正态分布处理时间下的4PL多到多网络设计[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(1): 239-243.
[5]	冀荣华1，李想1，高万林1，王枫辰2，祁力钧2. 多维正态分布分段禁忌优化算法的参数优化[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(6): 59-63.
[6]	毛军军1，2，王翠翠1，姚登宝1，孙丽1. 基于交叉熵的正态分布区间数多属性决策方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(33): 44-48.
[7]	孔军1，2，3，蒋敏2，汤心溢1. 多均值正态分布图像规定化处理[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(21): 10-12.
[8]	刘婷婷，闫德勤，王琳. 结合正态分布概率的FSVM[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(36): 210-212.
[9]	赵海英，李桂成，崔军. 正态分布蚁群算法求解函数优化问题[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(30): 54-56.
[10]	刘朋飞¹，张剑清^1，2，潘励¹，刘永亮³. 使用Bhattacharyya系数的道路自动提取[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(13): 197-198.
[11]	李贤善，赵逢达，孔令富. 家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(25): 246-248.
[12]	董付国,杜萍. 图像中值滤波快速计算的符号检验法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(19): 163-164.
[13]	连晓峰,窦丽华,陈杰. 基于概率模型的2维全局地图建立方法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(2): 98-100.
[14]	岳爱菊,汪西莉. 一种变换域纹理图像特征提取和分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(31): 50-52.