时钟网络问题的方法 时钟网络管理问题提高同步设计整体性能的关键是提高时钟网络的频率.然而,诸如时序裕量、信号完整性、相关时钟边沿的同步等因素极大地增加了时钟网络设计的复杂度.传统时钟网络的设计采用简单的元件,诸如扇出缓冲器、时钟发生器、延时线、零延时缓冲器和频率合成器.由于PCB走线长度不等而引起的时序误差,采用弯曲走线设计的走线长度匹配方法来处理.走线阻抗与输出驱动阻抗的不匹配经常通过反复试验选择串联电阻来消除.多种信号标准使得时钟边沿的同步更加复杂.

与传统的4／8位单片机相比，ARM的性能和处理能力是遥遥领先的。但与之相应，ARM的系统设计复杂度和难度，较之传统的设计方法也大大提升了，同时也大大拓展了针对ARM芯片特性进行优化的空间，例如针对指令流水线的优化、针对寄存器分配进行的优化等。

针对模拟电路故障信号的非线性和非平稳性,提出了用局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和近似熵算法对模拟电路进行特征提取的方法。利用LMD算法把电路故障信号分解为一系列乘积函数(Product functions,PF),再选取前3个PF分量,求它们的近似熵,作为故障的特征向量。电路发生不同故障时,其输出响应信号的复杂度不同,经LMD分解后的PF分量的复杂度就更不相同,而近似熵可以表征时间序列的复杂度,故用LMD加近似熵可以有效提取故障电路的信息。在对故障进行分类判别时,使用核Fisher判别分析,得出各故障的诊断精度。仿真结果显示,本文的特征提取方法在改善故障电路特征的同时提高了诊断准确度,平均分类精度为97.86%。