何谓静态时序分析（Static Timing Analysis，简称STA）？ 首先，我们应该对FPGA内部的工作方式有一些认识。FPGA的内部结构其实就好比一块PCB板，FPGA的逻辑阵列就好比PCB板上的一些分立元器件。PCB通过导线将具有相关电气特性的信号相连接，FPGA也需要通过内部连线将相关的逻辑节点导通。PCB板上的信号通过任何一个元器件都会产生一定的延时，FPGA的信号通过
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2024-08-02 08:16:46
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时序就是时钟序列，给寄存器作为数据的传递时钟和复位是属于异步的关系 LUT查找表，所以的组合逻辑都是靠它生成，时序逻辑是靠触发器生成 一个LAB（单元）里面有16个LE（根据器件不同应该不同吧） RAM是FPGA里面的硬件资源自分频的时钟是没法布到全局时钟网络 全局时钟网络可以降低时钟偏斜 reg1是源端寄存器，reg2是目标寄存器 Ts建立时间是指采样寄存器即目标寄存器用来采样，采样时钟上升沿到
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2023-12-18 20:52:01
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时序分析总结1. 基本知识1.1 时序约束的作用1.2 建立时间和保持时间的关系1.2.1 Latch edge 的关系1.2.2 slack 的关系1.3 pcb走线延时2. 典型模型的时序分析2.1 Reg2Reg模型2.1.1 建立时间2.1.1 保持时间2.2 IO 约束2.2.1 源同步ouput IO 约束建立时间保持时间等长处理2.2.2 源同步input IO 约束建立时间保持时
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2024-06-03 16:24:46
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# Python 时序特征衍生模块
## 介绍
时序数据是指按照时间顺序排列的数据集合，例如股票价格、气温变化、用户行为等。对时序数据进行分析和建模可以帮助我们理解数据的趋势、周期性、异常点等特征，从而进行预测和决策。Python 时序特征衍生模块是一个强大的工具，用于从时序数据中提取有价值的特征。
## 安装
首先，我们需要安装 Python 时序特征衍生模块。可以使用 pip 命令进行
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2023-12-08 06:50:56
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# 使用Python进行NDVI时序分析
在遥感和生态研究中，归一化植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）是一个广泛应用的重要指标，它用于评估植被覆盖程度和健康状况。NDVI的值范围从-1到1，值越高表示植被越茂盛。通过NDVI的时序分析，我们可以监测植被变化，评估生态系统的健康状况，以及进行土地利用遥感分析。
本文将介绍如何使用P
时序路径的分析方法 对时序路径的建立时间和保持时间进行分析是静态时序分析的两个主要工作。 1.建立时序分析  
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2024-06-21 09:33:16
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寄存器建立时间与保持时间分析 ...
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2021-10-18 14:27:00
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寄存器建立时间与保持时间分析 ...
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2021-10-18 14:27:00
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# Python 时序方差分析教程
时序方差分析（Time Series Analysis）是一种用于分析时间序列数据的方法，以研究数据的变化趋势、周期性和相关性。通过方差分析，我们可以探索不同因素对时间序列变化的影响。本文将逐步引导你使用Python实现时序方差分析。
## 流程概览
首先，我们来了解整个流程。以下是完成时序方差分析的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-28 06:45:36
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解码模块 文章目录解码模块解码器创建：NuPlayerDecoderBase小结解码器创建填充数据到解码队列:onInputBufferFetched渲染解码后的数据:onRenderBuffer释放解码器:~Decoder 系列文章分为如下几个模块： NuPlayer播放器创建NuPlayer解封装模块NuPlayer解码模块NuPlayer渲染和同步模块NuPlayer的解码模块相对比较简单
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2023-12-30 08:13:00
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时序约束目的：一、 提高设计的工作频率二、获得正确的时序分析报告（STA：静态时序分析）常用的时序概念
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2022-11-01 15:10:56
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目录1. timequest分析的对象2. 查看timequest时序报告 1）时钟报告 2）关键路径余量1. timequest分析的对象 &n
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2024-06-12 22:48:12
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@创建于：2022.05.11 @修改于：2022.05.11 文章目录1、时序聚类2、时序分类 1、时序聚类聚类分析（cluster analysis）简称聚类（clustering），它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一，也是最为常见和最有潜力的发展方向之一。聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法，其目的是根据某种相似度度量对数据集进行划分，将没有类别的数据样本划分
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2023-10-07 20:34:47
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1. 背景 静态时序分析的前提就是设计者先提出要求，然后时序分析工具才会根据特定的时序模型进行分析，给出正确是时序报告。 进行静态时序分析，主要目的就是为了提高系统工作主频以及增加系统的稳定性。对很多数字电路设计来说，提高工作频率非常重要，因为高工作频率意味着高处理能力。通过附加约束可以控制逻辑的综合、映射、布局和布线，以减
时间序列聚类概述时间序列数据挖掘从技术角度来讲，一般有四种：时间序列预测，时间序列分类，时间序列聚类，时间序列异常检测，基本上包含了机器学习的几大领域。由于时序数据的特殊性，所以每一个方面都与截面数据挖掘有所区别。本文主要讲讲时序聚类中的k-shape算法。时间序列数据的聚类，关键在于如何定义相似度，比如基于时间序列特征（len,max,min,std,lag）作为特征，描述不同时序的特性，可以使
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2023-10-19 20:19:17
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****单细胞评分我们之前说过AUCell和seurat自带的打分函数：跟着Cell学单细胞转录组分析(十一):单细胞基因评分|AUCell评分 我们之前讲过单细胞评分，一个是Seurat自带的打分函AddModuleScore()。一个是AUcell包。最近看到一个评分R包，感觉还是挺好的这里分享一下。Ucell是基于Mann-Whitney U统计的单细胞评分R包，灵感来源于SUCell，使用
3个Python时间序列分析工具包1. tsfresh2. tslearnsktime总结参考资料 时间序列分析是一种经典问题，常见的场景有时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。这里介绍三个时间序列分析相关的工具包： tsfreshtslearnsktime 我们主要对三个时序工具包进行简要介绍， 包括这些工具包的功能定位，主要特色及其优劣等，并列出了相关的说明文档和Github地址，以供
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2024-01-12 10:46:47
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我们利用书籍《计算机系统概论》中的一个具体例子来讲讲时序电路的工作流程。 书中使用下图所示的时序逻辑电路实现了上文所述的交通警告牌控制器。 其中，时钟信号按照如下图象所示的规律进行变化。 理解这个电路的关键在于理解电路中两个存储单元的工作流程。通过观察发
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2024-02-23 14:26:13
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1、单一分析模式 对于单一分析模式（Single Mode），静态时序分析工具只会在指定的一种工作条件下检查建立时间和保持时间。因此只吃一种库。2、BC-WC分析模式 对于最好-最坏分析模式（BC-WC Mode），静态时序分析工具会同时在PVT环境中最好的和最坏工作环境下检查建立时间和保持时间。吃2种库：max库和min库，分析setup时用max库，分析hold时用min库。3、OCV分析
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2023-10-11 15:39:09
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RATS 专业时间序列分析软件|计量经济学软件-Regression Analysis of Time SeriesRATS(Regression Analysis of Time Series)是一种快速，高效，全面的计量经济学和时间序列分析软件包。 二十多年来，它一直是全球大学，中央银行和企业的首选计量经济学软件。 我们当前版本10.0版比以往任何时候都更容易使用，同时继续为前沿的计量经济学研
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2024-01-12 09:21:26
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