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J-GLOBAL ID：201702278708139590   整理番号：17A1024729

ANNに基づく眼Height/Width予測のためのSパラメータと周波数同定法【Powered by NICT】

S-Parameter and Frequency Identification Method for ANN-Based Eye-Height/Width Prediction

著者 (4件)： Ambasana Nikita (Department of Electrical Communication Engineering, Indian Institute of Science, Bengaluru, India) ,  Anand Gowri (DELL India, Bengaluru, India) ,  Gope Dipanjan (Department of Electrical Communication Engineering, Indian Institute of Science, Bengaluru, India) ,  Mutnury Bhyrav (DELL USA, Austin, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology  (IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology)
巻： 7  号： 5  ページ： 698-709  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0590B  ISSN： 2156-3950  CODEN： ITCPC8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高速SerDesチャネルの設計と解析は主に望ましい電気的性能のための信号完全性(SI)を保証することを検討した。SIは主として時間領域(TD)測定基準により判定するビット誤り率(BER),目の高さ(EH),アイ幅(EW)。ビット速度と厳しいBER基準を増加させると,TDシミュレーションは計算時間集中的になってきている。SIの要因,費用対効果の高い設計空間探索はEH/EWに対する周波数領域Sパラメータデータの学習に基づくマッピングにより可能になった。このマッピング手順の主要課題は,関連するSパラメータデータの同定,リターンロス,挿入損失,クロストーク,およびそれらがサンプリング周波数点である。本論文では,特徴選択のための高速相関に基づくフィルタ溶液を用いてデータ関連性の情報理論に基づく定義を用いた特定周波数点での臨界Sパラメータを同定するための方法論を概説した。この技術は,高データ速度と複雑なトポロジーを有するチャネルのための2.5%以内の精度でEH/EWの人工ニューラルネットワークベースの予測モデルを生成するための関連する特徴を同定するために適用した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： CPU時間 ,  高速度 ,  予測モデル ,  チャネル ,  挿入損 ,  フィルタ ,  位相幾何学 ,  クロストーク ,  シミュレーション ,  *周波数 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： データレート ,  時間領域 ,  信号完全性 ,  *Sパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 固体デバイス材料  (NC03020K) ,  混成集積回路  (NC03163K) ,  接続部品  (NA05050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 眼 ,  予測 ,  Sパラメータ ,  同定法