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基于ASIC实现的光数字信号处理(DSP)芯片被广泛运用于消费电子类产品中,是光传输领域的心脏。芯片工艺制造的光传输芯片容量达到800Gbps,相当于单光纤可实现48Tbps的容量,为近年来网络流量的爆发式增长保驾护航,但与此同时,该技术的垄断也使得我国科技行业发展在中美关系日趋紧张的背景下饱受芯片断供之苦。近年来,在国家政策的扶植下,大量企业与高校实验室投入芯片研发的流程中,自晶圆厂、封装厂的建造到芯片算法的研宄,资金以及人才争先涌入,中国正在努力挣脱西方世界对于国内芯片市场的控制与影响。在ASIC芯片的DSP算法设计中,一般需要两个主要步骤,一是根据信道损伤的物理模型设计补偿算法,此时仅考虑浮点计算;第二部根据芯片资源和功耗约束,将算法改造成ASIC芯片可实现的定点形式,此时需要将算法细化为芯片上的基本运算,并考虑定点量化噪声的影响。如何在性能与资源间权衡,在具体场景下实现最优设计,是DSP芯片算法设计中的核心问题,在有限的资源下,综合考虑算法性能与芯片资源,最大化芯片价值。1 f9 P- V; D5 M
~. v: J, [* |2 A6 I( z* o接下来提供几篇论文,首先为大家介绍论文所用方法
1 ?2 `, i3 j( x6 i4 p3 o7 x第一篇论文:CR算法 ASIC芯片 相噪 PiIot 定点量化
: K1 m0 [4 ]6 J: B+ N; Z第二篇论文: DSP, 载波恢复算法,ASIC芯片设计,RSNR,定点量化,LS算法! L! f2 S& d: @# Z5 ]
第三篇论文: 载波恢复算法;蒙特卡洛模拟法;目标规划模型;, |6 t+ b& @0 A" C
第四篇论文: 仿真框架;CR算法;噪声耦合;去耦合;ASIC算法设计;量化噪声第五篇论文: 载波恢复:导频开销:泰勒展开:自动位宽优化:算法设计
9 X( i( i9 v) L4 S; o最后为大家附上该题题目:
& L/ r9 N9 i& x+ m; Z/ U2 ^' B* Z$ ~' v6 N# Y
6 j" H+ W* ?1 ^- u E8 P) z. X4 i4 R! s+ W6 n5 \2 ?; j
' `" F0 G4 T( e) O- w* R3 p4 |
`* E6 b' S. e( H/ A5 Q |
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zan
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