改进的加权平均算法：逻辑电路中结合收敛扇出结构的信号概率计算

本文探讨了一种结合收敛扇出结构的逻辑电路信号概率加权平均方法，发表在《东南大学英文版》（Journal of Southeast University, English Edition）2018年第2期，第173-181页，ISSN1003-7985。该研究专注于大规模集成电路（VLSI）中的信号概率估计，特别关注于提高精度和效率。 首先，作者分析了电路结构，提出了改进的加权平均算法（IWAA），这在处理大规模集成系统中的复杂信号时展现出显著优势。他们关注的核心是电路中关键信号关联节点的定位。为了实现这一点，他们采用了同源信号收敛的原则，即通过识别与收敛扇出相对应的第一个收敛扇入节点，这些节点通常反映了信号的重要关联。 其次，文章进一步阐述了如何在多级收敛结构中确定信号概率计算中的干扰源。作者采用敏感性路径法，这种方法可以有效地追踪信号流并确定那些可能对信号概率造成影响的路径。通过对这些路径的权重分配，可以更准确地估计信号在整个电路中的概率分布。 然后，计算过程中结合了这些信号关联节点的重要性以及它们与其他节点之间的相互作用，通过加权的方式，得出更为精确的信号概率。这种方法考虑到了电路的实际运行条件，包括门单元的故障概率，从而提高了信号概率估计的可靠性。 这篇研究为VLSI设计提供了创新的信号处理策略，有助于优化电路性能、减少噪声影响，并在设计阶段提高信号处理的效率。对于从事逻辑电路设计和优化的工程师来说，理解并应用这种结合收敛扇出结构的概率加权平均方法，将有助于提升产品的质量和可靠性。