使用L-edit软件实现负边沿触发D触发器的布局设计

版权申诉
0 下载量 189 浏览量 更新于2024-11-13 收藏 18KB RAR 举报
资源摘要信息:"Neg-edge_DFF.rar_Flip Flop!" 根据提供的文件信息,我们可以得出以下几点详细知识点: 1. 负边沿触发D触发器(Negative Edge Triggered D Flip-Flop)概念: 负边沿触发D触发器是一种数字电路组件,它在时钟信号的下降沿(从高电平变为低电平时)捕获D输入端的数据,并在该时刻之后的稳定时间内将数据输出到Q端。这种触发器是同步数字电路中用于存储数据位的常见元件。由于其在时钟信号的特定边沿进行数据传输的特性,它非常适用于同步系统,其中所有的时序操作都以一个统一的时钟信号为基础。 2. L-Edit软件应用: L-Edit是一款广泛应用于微电子学和半导体工业的软件,主要用于平面设计和版图编辑。它是一个强大的版图设计工具,允许工程师设计集成电路的物理布局,创建掩模版图以及验证设计。在这个上下文中,L-Edit被用来创建负边沿触发D触发器的工作布局,意味着用户可以通过这款软件设计和修改触发器的版图。 3. 设计和版图布局: 在创建负边沿触发D触发器时,设计者需要考虑多个方面,包括如何实现时钟信号的负边沿检测、如何确保D输入端数据能够在特定时刻被捕获以及如何稳定地将数据传输到输出端。版图布局需要考虑器件尺寸、布线、互连以及与其它电路元件的集成。通过L-Edit软件,可以精确地布局这些组件,确保触发器可以高效且准确地工作。 4. 文件格式说明: - "Neg-edge_DFF.rar":这是一个压缩文件,包含有关负边沿触发D触发器的版图设计。文件扩展名 ".rar" 表明该文件使用了WinRAR压缩软件进行压缩,需要使用相应软件进行解压。 - "Neg-edge_DFF.tdb":这是一个特定格式的文件,可能是L-Edit软件的数据库文件,包含了设计的详细信息和版图数据。文件扩展名 ".tdb" 是特定于某些软件的专用格式,用于存储版图设计数据,方便设计师进行编辑和分析。 5. 触发器的工作原理和应用场景: D触发器广泛应用于各种数字系统中,如计数器、寄存器、微处理器和存储设备等。由于其稳定性和可靠性,它能够有效地实现数据的捕获和传输。设计者需要掌握其工作原理,包括在时钟信号控制下,如何利用D输入和Q输出端,以及在同步电路中如何与其他触发器协同工作。 6. 设计验证与仿真: 设计完负边沿触发D触发器的版图后,工程师还需进行验证和仿真,以确保触发器在实际电路中能正确地执行其功能。这通常涉及到电路仿真软件,如Cadence Spectre或HSPICE,用以模拟电路的行为并检测可能存在的设计错误或性能瓶颈。 7. 负边沿触发器与正边沿触发器的区别: 在数字逻辑设计中,除了负边沿触发的D触发器,还有正边沿触发的D触发器。它们之间的主要区别在于触发边沿的不同。正边沿触发器在时钟信号的上升沿捕获数据,而负边沿触发器则在下降沿捕获。选择哪种类型的触发器取决于系统设计的具体要求和时序需求。 总结以上信息,这个文件描述了使用L-Edit软件设计的负边沿触发D触发器的工作布局。通过深入分析文件信息,我们能够理解该触发器的工作原理、设计过程以及在集成电路设计中的重要作用。同时,我们也学习到了触发器设计的验证和仿真过程,以及不同类型的触发器之间的区别。
2023-06-06 上传

class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

2023-06-06 上传