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统计静态时序分析

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时序 分析包含静态时序分析(STA)和动态时序 。动态仿真和静态时序分析在soc设计中什么时候可以互相替代？按分布规律分类:高斯时间序列和非高斯时间序列1 ， -2时序-3/1.频域分析2，时间域分析2 ， 动态仿真和-1 时序-3/在soc设计中可以相互替代，采用形式化验证手段保证门级网表与RTL设计功能一致，匹配静态-0 。
1、FPGA设计指南:器件、工具和流程的目录第一章简介1.1什么是FPGA 1.2 FPGA为什么有趣1.3 FPGA的用途1.4本书的内容1.5本书没有包括的内容1.6读者第二章基本概念2.1 FPGA的核心2.2简单的可编程功能2.3熔丝连接技术2.4反熔丝技术2.5掩膜编程器件2.6PROM2.7基于EPROM的技术2.8基于EEPROM的技术 。操作2.9基于Flash的技术2.10基于SRAM的技术2.11综述第三章FPGA的起源3.1相关技术3.2晶体管3.3集成电路3.4 ram/DRAM和微处理器3.5SPLD和CPLD3.5.1PROM3.5.2PLA3.5.3PAL和GAL3.5.4其他可编程选项3.5.5CPLD3.5.6ABEL. CUPL、PALASM、JEDEC等3.6 ASIC(门阵列等 。)3.6.1全定制3 . 6 . 2微矩阵和微镶嵌3.6.3门阵列3.6.4标准单元器件3.6.5结构化ASIC3.7FPGA3.7.1FPGA平台3.7.2FPGAASIC混合3 . 7 . 3 FPGA厂商怎么样？
2、FPGA 时序约束时序分析本质上是一种时序check，其目的是检查设计中的所有D触发器能否正常工作，即检查D触发器的同步端口(数据输入端口)的变化是否满足建立和保持时间的要求 。检查D触发器异步端口(异步复位端口)的变化是否满足恢复时间和移除时间的要求 。时序 分析包含静态时序分析(STA)和动态时序 。
没有正确的时序约束，时序 分析的结果是没有意义的 。首先，从FPGA的输入端口到目的寄存器的数据输入端口 。第二，从源寄存器的时钟端口到目的寄存器的数据输入端口 。第三，从源寄存器的时钟端口到FPGA的输出端口 。第四，从FPGA的输入端口到FPGA的输出端口 。
3、1.3时间序列 分析方法Early时序-3/通常我们通过直观的数据对比或绘图观察来寻找序列中所包含的发展规律，这个分析方法就变成了描述性的时序 。古埃及人就是通过这个分析方法发现了尼罗河泛滥的规律 。在天文学、物理学、海洋学等自然科学领域，这种简单的描述方法时序 分析往往能让人发现意想不到的规律 。比如《史记·货殖列传》，早在春秋战国时期，范蠡、计然就提出中国农业生产有“六岁、六岁、大旱、十二岁”的自然规律 。
用现代汉语来说 ， “木星绕天三年，如果在黄金位置，就是丰收年；如果是在水位上，那一年就是灾年；它还将持续三年 。如果在木位，会是一个小的丰收年 。若在火位，则为小灾年 。所以世界上平均丰收年是六年，六年一个小丰收年，十二年一个大饥荒 。“这是2500多年前中国农业生产3年小波动、12年左右大周期的记录，是典型的描述性时间序列分析 。
4、时间序列建模 分析 时序数据的特征:1 。时间序列数据依赖于时间，但不一定是时间的严格函数 。2.时间序列数据在每个时刻的值都是随机的，不可能用历史值完全准确地预测 。3.时间序列数据(但不一定是相邻时间)之前和之后的值通常是相关的 。4.总的来说 ， 时间序列往往表现出某种趋势或周期性的变化 。分类:根据研究对象，有单变量时间序列和多变量时间序列 。
按统计特征分类:平稳时间序列和非平稳时间序列 。按分布规律分类:高斯时间序列和非高斯时间序列1 。-2时序-3/1.频域分析2 。时间域分析2 。这就需要我们从概率统计的角度来定义 。一般来说，平稳时间序列有两种定义:严格平稳时间序列和广义平稳时间序列 。其中，严格平稳性要求序列的所有统计性质不随时间变化 。
5、动态仿真和 静态 时序 分析什么时候可以相互替代设计soc时 。动态仿真和-1 时序-3/在soc设计中可以相互替代，采用形式化验证手段保证门级网表与RTL设计功能一致，匹配静态-0 。对于采用异步电路的设计，异步电路只需要少量的门级运算 。这无疑会加快设计进度，加快上市时间 。
6、 时序 分析我们利用机器学习模型来学习拟合历史数据，从而预测未来 。在这次分享中，我们主要开展对时序分析时序分析，这是一个比较有特色的研究领域 。这个领域从金融行业开始，比如股市走势预测、投资风险评估等 。后来又渗透到其他领域，在未来市场预测、动态定价、用电量预测、生物医药等方面也有它的一席之地 。数学定义一般是描述一个概念的相对简短、严谨、抽象的语言 。
【统计静态时序分析】其实我们看到的值也可以叫做观测值，其实是时间随机序列的一种实现，或者说是一个例子 。我们看到的所有历史数据都是一组随机时间序列的样本，其实我们把握这个随机的本质分析是因为我们知道每个点都服从总体分布 。只要通过数据得到这些random 时序的性质，也就是可以掌握随机变量的出现，其实就是一个数学的统计过程，有点类似机器学习中的生成模型 。

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