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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在上一篇文章中介绍完了reg2reg的时序分析模型，这一篇文章着重来介绍以下pin2reg的时序分析模型。pin2reg时序分析pin2reg时序分析基本模型有两种：源同步的FPGA输入时序分析模型，系统同步的FPGA输入时序分析模型。 上图为源同步的FPGA输入时序分析模型，时钟源为上游器件和下游器件（fpga）同时提供时钟。此模型不利于传送高速数据，基本已被淘汰。 上图为源同步的FPGA输入时
时间序列数据是一个物体或多个物体随着时间不断产生的数值序列。比如：从智能电表中获得月电度使用量；每日的价格和交易量；ECG(心电图)；地震仪，网络性能数据等等。时间序列数据一定基于时间顺序，这个顺序是所有时间分析算法的基础。IBM Streams时间序列工具包（TimeSeries Toolkit），可以用来预处理、分析和建模时间序列数据。在IBM Streams里，时间序列数据有三种主要
本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。异常分类时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。常见的异常有如下几种：革新性异常：innovational outlier (IO)，造成离群点干扰
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2023-12-25 10:10:23
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1. 说明 Prophet是FaceBook开源的时序框架。非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。 在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。总之，Prophet效果挺好的，训练速度也挺快。 Prop
时序数据特征提取时间序列的表示方法分段线性表示分段线性表示符号化聚合近似时间序列的相似性度量方法Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ距离动态时间弯曲符号化距离基于模型的距离度量方法时间序列的特征提取方法基于统计特征的分类特征提取基于构建模型的分类特征提取基于变换的分类特征提取基于分形理论的分类特征提取 特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性
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2024-01-30 00:09:49
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时序约束方法——输入时序约束一、系统同步输入示例二、源同步输入示例三、UCF源同步DDR边缘对齐示例四、UCF源同步DDR中心对齐示例五、UCF系统同步SDR示例总结 在本节中，我们学习了输入时序约束的方法。其中，偏移输入（OFFSET IN）约束用于指定输入时序要求。那么，我们要对输入进行怎样的约束是由输入时序要求所决定的，而输入时序要求取决于接口的类型（源同步或者系统同步）和数据速率（
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2024-04-11 22:04:24
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## 时序图与 Python 实现
时序图（Sequence Diagram）是一种用于描述系统中对象之间交互的图形化表示。它侧重于时间顺序和各个对象之间的消息流，对于理解和设计复杂的系统尤为重要。在本文中，我们将介绍时序图的基本概念，并提供一个使用 Python 的示例，以及如何通过 Mermaid 语法来展示类图和旅行图。
### 一、时序图的基本概念
时序图主要用于展示对象之间的动态交
# Python 中的 Bootstrap 时序分析
## 什么是 Bootstrap 方法？
Bootstrap 方法是一种统计重采样技术，可以用来评估模型的稳定性和抵抗力，尤其是在样本量较小的情况下。通过重复从原始样本中抽取子样本，Bootstrap 方法使得我们能够建立出更为准确的置信区间及进行假设检验。时序数据，顾名思义，是指在时间上连续观察得到的数据，通常用于分析金融市场、环境监测等
1 相关研究综述在时间序列异常检测的研究中,对于检测对象而言,可分为点异常、子序列异常、模式异常这 3 类研究任务.对于异常检测方法而言,主要有基于统计模型(如 ARIMA,GARCH 等)、基于聚类(如 k-means,EM,SVM 模型等)、 基于相似性度量、基于约束规则等.2 研究问题介绍2.1 基本定义 本文提出的方法对所有维度时间序列相 关性的建模,识别相关性发生变
目录1. reg2reg1.1. 建立时间
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2023-09-04 16:27:39
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什么是时序图时序图(Sequence Diagram)，又名序列图、循序图，是一种 UML 交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。使用场景时序图的使用场景非常广泛，几乎各行各业都可以使用。当然，作为一个软件工作者，我这边主要列举和软件开发有关的场景。1. 梳理业务流程一般的软件开发都是为了支撑某个具体的业务。有时候业务的流程会比较复杂，涉及到多种角色，这时就可以使
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2023-11-10 05:08:20
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当需要根据已有的时间序列数据，预测未来多个时刻的状态时，被称之为时间序列多步预测。 时间序列多步预测有五种策略，分别为： 1、直接多步预测（Direct Multi-step Forecast） 2、递归多步预测（Recursive Multi-step Forecast） 3、直接递归混合预测（Direct-Recursive Hybrid Forecast） 4、多输出预测（Multiple
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2023-07-19 22:13:58
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# Python 和 WaveDrom：简化时序图的绘制
在数字电路设计和嵌入式系统开发中，时序图（Timing Diagram）是一种重要的工具，用于清晰地表示信号随时间变化的情况。WaveDrom 是一个基于 JavaScript 的库，可以方便地绘制时序图，而 Python 作为一种强大的编程语言，可以结合 WaveDrom 生成可视化的时序图。本文将介绍如何使用 Python 和 Wav
原创
2024-09-10 07:06:57
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# 时序拟合 Python 入门指南
时序拟合（Time Series Fitting）是数据分析和预测中的一个重要领域，尤其在许多应用场景如金融、气候研究和库存管理中都扮演着关键角色。本文将针对刚入行的小白，逐步指导如何使用 Python 实现时序拟合的过程。
## 流程概述
进行时序拟合通常可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
时序图 注意时序图的关键是整体按时间流程从上到下依次递减，观看的时候也要按整体递减的顺序一行一行看，而不是专注某一列递减来看 而且这个时序图的 复杂程度完全取决于你想展示多少细节，和其他UML图一个道理 [ 时序图主要分为以下这七个因素 ] 角色 —— 时序图开始的主角，可以是电脑、主机、小人等任意图标，一般以小人做为角色图标。 &n
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2023-10-09 21:15:11
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给定一段时期的历史数据，AI 要如何准确预测天气变化、电网负荷需求、交通拥堵状况？这其实是个时序预测问题。达摩院近期提出一种长时序预测的新模型 FEDformer，精准度比业界最优方法提升 14.8% 以上，模型已应用于电网负荷预测。相关论文已被机器学习顶会 ICML2022 收录。ICML 是机器学习领域的顶级学术会议，2022 年度会议将于 7 月 17 日开幕。达摩院决策智能实验室的论文《F
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2023-12-17 11:17:13
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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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上一次写过一篇 UML | 类图 相关的文章，平时规范开发会用的上，或者是写什么文档，就还是需要画图，就像毕业设计就是如此。希望能够帮助到大家。注：本文中所用画图软件为 Microsoft Visio .一、概述时序图更多只是一种叫法，平常我们所说的顺序图、序列图也是在称呼它。时序图是基于交互的对象行为建模，是 UML 用于描述对象之间信息的交互过程的方法，是描述对
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2023-10-12 10:24:38
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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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