智能感知电路系统设计 - 高等教育新工科电子信息类系列教材 - 中国高校教材图书网
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书名： |
智能感知电路系统设计
高等教育新工科电子信息类系列教材
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| ISBN： | 9787560671130 |
条码： | 9787560671130 |
| 作者： |
杨兴华
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装订： | 0 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥43.00
折扣价：￥40.85
折扣：0.95
节省了2.15元
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字数： |
176千字
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| 出版社： |
西安电子科技大学出版社 |
页数： |
256页
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| 发行编号： | |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2024-01-04 |
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| 内容简介： |
本书系统地介绍了智能感知电路系统的关键技术、相关原理和实现过程，并对本领域未来的发展方向进行了展望。
全书共6章，内容包括智能感知电路系统综述、嵌入式智能感知电路系统设计、基于近似计算技术的智能感知电路系统、基于近传感技术的智能感知电路系统、基于感算共融技术的智能感知电路系统，以及智能感知电路的误差补偿和混合精度片上系统设计。
本书可作为普通高等院校电子信息、电气工程、计算机等专业及相关专业的本科生教材，也可作为从事智能传感器设计和低功耗高性能智能感知电路系统研究的研究生教材，还可作为智能感知技术领域的科研工作者及工程技术人员的参考书。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
第1章 智能感知电路系统综述 1
1.1 智能感知电路系统的基本介绍 1
1.1.1 智能感知算法 1
1.1.2 普通传感器与智能传感器 2
1.1.3 低功耗高性能传感器计算芯片和通信模块 4
1.1.4 嵌入式智能感知 5
1.1.5 基于近似计算的低功耗智能感知 6
1.1.6 基于近传感器技术的低功耗智能感知 6
1.1.7 基于感算一体技术的低功耗智能感知 7
1.1.8 智能感知中的人工智能、机器学习和深度学习 8
1.1.9 电路和算法协同优化设计 9
1.2 智能感知电路系统实现过程 10
1.2.1 系统需求分析 11
1.2.2 电路设计 11
1.2.3 芯片设计和制造 12
1.2.4 系统集成 13
1.3 算法与电路系统设计 14
1.3.1 卷积神经网络的电路设计 14
1.3.2 卷积神经网络的重训练 15
1.4 低功耗高性能智能感知电路系统设计 15
1.4.1 采用低功耗器件和工艺 16
1.4.2 低功耗计算电路设计 17
1.4.3 低功耗存储电路设计 17
1.5 智能感知电路系统的设计难点和发展趋势 18
课程思政 20
拓展思考 20
本章参考文献 21
第2章 嵌入式智能感知电路系统设计 22
2.1 嵌入式的基本介绍 22
2.1.1 嵌入式的定义 22
2.1.2 嵌入式系统发展的四个阶段 24
2.1.3 嵌入式系统的组成 26
2.2 基于MCU的智能感知电路系统设计 27
2.2.1 MCU的基本概况和编程方法 27
2.2.2 传感器技术和RFID技术 32
2.2.3 基于MCU的智能感知电路系统设计方法 33
2.3 机器人智能感知电路系统设计 37
2.3.1 机器人电机驱动设计方法 38
2.3.2 机器人视觉感知设计方法 39
课程思政 42
拓展思考 42
本章参考文献 43
第3章 基于近似计算技术的智能感知电路系统 44
3.1 近似计算的基本介绍 44
3.1.1 传统低功耗高性能电路的基本设计方法 44
3.1.2 近似计算的引入 48
3.2 面向智能感知的近似计算单元 52
3.2.1 晶体管结构下的近似计算单元设计 53
3.2.2 门电路结构的单时钟近似计算单元设计 55
3.2.3 门电路结构的多时钟近似计算单元设计 57
3.3 面向智能感知的近似存储 63
3.3.1 近似片上存储设计 65
3.3.2 近似片外存储设计 67
3.3.3 近似片上和片外存储的联合优化 69
3.4 面向智能感知的近似计算系统设计方法 72
3.4.1 近似计算系统的误差分析方法 72
3.4.2 近似加法器的误差模型和分析 75
3.4.3 基于误差模型的电路优化设计 77
课程思政 79
拓展思考 80
本章参考文献 80
第4章 基于近传感技术的智能感知电路系统 81
4.1 近传感技术的基本介绍 81
4.1.1 近传感技术的基本要素 84
4.1.2 传统智能感知系统计算架构的能效瓶颈 85
4.1.3 层次化信号处理的优势和基本结构 86
4.1.4 近传感技术的发展现状 88
4.2 基于帧差运算的近传感器端运动检测系统 90
4.2.1 系统架构 90
4.2.2 Roberts边缘检测算子 91
4.2.3 计算单元设计 92
4.2.4 能效的评估 95
4.3 基于CNN的近传感器端分类识别系统 96
4.3.1 MAU单元 97
4.3.2 Sigmoid单元 98
4.3.3 单元复用的运算架构 98
4.3.4 积分单元 99
4.3.5 ReLU和池化单元 101
4.3.6 模拟存储单元 102
4.4 运算精度与电路架构能效分析 103
4.4.1 单元运算精度和能效分析 103
4.4.2 近传感端单级唤醒系统能效分析 105
课程思政 107
拓展思考 107
本章参考文献 107
第5章 基于感算共融技术的智能感知电路系统 109
5.1 感算共融的基本介绍 109
5.1.1 感算共融与持续智能视觉感知系统 111
5.1.2 感算共融技术在智能感知系统中的优势和挑战 114
5.1.3 数字集成系统功耗解析与感算深度融合 116
5.2 基于直接光电流计算方法的感算共融 116
5.2.1 光电流感算共融电路设计 116
5.2.2 光电流感算共融建模和分析 121
5.2.3 光电流感算共融芯片的测试与评估 122
5.3 基于脉动阵列和伪单元填补的感算共融 125
5.3.1 Senputing-CNN芯片单元电路及脉动阵列设计 126
5.3.2 二维卷积直接映射方法 129
5.3.3 二维卷积核调度和伪单元填补方法 130
5.4 与存内计算结合的二值神经网络处理系统 131
5.4.1 存算单元电路结构 132
5.4.2 芯片设计测试和功能验证 134
课程思政 135
拓展思考 135
本章参考文献 135
第6章 智能感知电路的误差补偿和混合精度片上系统设计 137
6.1 算法与智能感知电路系统设计的关系 137
6.1.1 算法对智能感知电路系统的影响 138
6.1.2 卷积神经网络的可容错特性和重训练机制 138
6.2 模拟信号处理电路的误差补偿技术 139
6.2.1 模拟电路误差分析及建模 140
6.2.2 基于低精度学习的误差补偿技术 144
6.2.3 低精度学习方法性能评估 149
6.3 层次化混合精度感算共融片上系统 151
6.3.1 Senputing-SOC芯片架构设计 151
6.3.2 混合精度感算共融模块设计 153
6.3.3 二值神经网络处理器 157
6.3.4 基于数据特征和列数据分割的低功耗SRAM 159
6.3.5 芯片版图及仿真分析 165
课程思政 166
拓展思考 167
本章参考文献 167
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