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Diseño de multiplicador de segmento estático mejorado generalizado con error cuadrático medio mínimo para distribuciones de entrada uniformes y no uniformes

Autores: Di Meo, Gennaro; Saggese, Gerardo; Strollo, Antonio G. M.; De Caro, Davide

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Diseño de multiplicador de segmento estático mejorado generalizado con error cuadrático medio mínimo para distribuciones de entrada uniformes y no uniformes


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Rendimientos
Multiplicador de segmento estático mejorado
Distribución uniforme y no uniforme
Segmento medio
Error de aproximación
Implementación de hardware.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 61

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, analizamos el rendimiento de un Multiplicador de Segmento Estático Mejorado (ESSM) cuando las entradas tienen distribución uniforme y no uniforme. La segmentación mejorada divide los multiplicandos en un segmento inferior, medio y superior. Mientras que el segmento medio se coloca en el centro de las entradas en otras implementaciones, buscamos la posición óptima capaz de minimizar el error de aproximación. Con este fin, se explotan dos parámetros de diseño: , que define el tamaño y la precisión del multiplicador, y , que define la posición del segmento medio para una mayor ajuste de precisión. Se propone una implementación de hardware para nuestro ESSM generalizado (gESSM), y se describe un modelo analítico capaz de encontrar y que minimizan el error de aproximación cuadrático medio. Con entradas uniformes, el error mejora ligeramente al aumentar , mientras que se observa una gran disminución del error al elegir adecuadamente cuando las entradas son seminormales (con un de hasta 18.5 bits para un multiplicador de 16 bits). Los resultados de implementación en tecnología CMOS de 28 nm también son satisfactorios, con reducciones de área y potencia de hasta 71% y 83%. Informamos aplicaciones de procesamiento de imagen y audio, mostrando que gESSM es un candidato adecuado en aplicaciones con entradas no uniformes.

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