基于FPGA的图像信号处理器IP实现

中国集成电路 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 China lntegrated CircultCIC 2011·10·http：//www.cicmag.com （总第 149期） 基于 FPGA 的图像信号处理器 IP 实现 姚益武，陈宏铭，程玉华 （北京大学上海微电子研究院 上海 201203） 摘要：本文所设计的图像信号处理器 I P能够兼容各种 CMOS图像传感器, 处理器 I P能够提供传感器补 偿的功能进行黑电平与镜头遮光现象的补偿,在 I P里还实现了专有的色彩插值算法能够重建传感器输 出的原始图像数据里的每个像素的 RGB三分量。配合连续增大以及减小的能力, 使用者能够对源图像 大小调整到所需要的分辨率。此外, 亮度补偿, 锐度调整, 错色抑制以及色饱和度控制等功能都能帮 助图像更适合人眼接受。高精度自动曝光以及自动白平衡调节对用户的拍摄状况能够进一步实施图像 统计分析。处理器 I P的总线接口兼容于 AMBA AHB 2. 0方便整合到 SoC芯片，最后使用 FPGA对图像信 号处理器 I P作了验证实现。 关键词：图像处理器；颜色插值；自动曝光；自动白平衡 The Implementation of ISP IP Based on FPGA YAO Yi-wu, CHEN Hong-ming, CHENG Yu-hua （Shanghai Research Institute of Microelectronics （SHRIME）, Peking University, Shanghai, 201203） Abstract: This paper propose the ISP IP that is compatible with various types of CMOS image sensor. It provides a sensor compensation function capable of compensating for black level and lens shading phenomenon. The proprietary color interpolation algorithm implemented in this IP can reconstruct RGB components of every pixel from Bayer raw data. With consecutive size- up and size- down capability, user can resize the source image to the resolution needed. Moreover, luminance compensation, sharpness, false color suppression and color saturation control can help to make the image more pleasing to the human eyes. Image statistics can be further read for exposure and white balance control. The processor interface is compliant with AMBA AHB 2.0, which can serve as an IP core for integration into AMBA system. Finally, we use FPGA to implement and verify the ISP IP. Keywords: ISP; Color Interpolation; Auto Exposure; AutoWhite Balance 45 CIC中国集成电路China lntegrated Circult设计 2011·10·（总第 149期） http：//www.cicmag.com 图 1图像信号处理器框图 1 引言 图像信号处理器 IP[1]主要是通过一系列复杂的 数学算法运算，对摄像头所接收到的数字图像信号 参数进行优化处理，并把处理后的信号通过 USB等 接口传到 PC等设备。摄像头的工作原理大致为：景 物通过镜头生成的光学图像投射到图像传感器 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 面 上，然后转为电信号，经过 A/D（模数转换）转换后 变为数字图像信号，再送到图像信号处理器 IP中加 工处理，再通过 USB接口传输到电脑中处理，通过 显示器就可以看到图像了。其中图像传感器表面包 含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受 到光照射时，就会产生电荷。摄像头感光芯片分为 CMOS和 CCD两种，CCD比较昂贵，但成像像素高、 清晰度高、色彩还原系数高，能耗也相应地高； CMOS价格低、功耗低、响应速度快。但是基于目前 的网络带宽，摄像头普遍选用 CMOS图像传感器。 2 I P核模块的介绍 图像信号处理器 IP主要包含了如图 1所示的 模块。传感器接口模块用来接收各种 CMOS图像传 感器输入的 RGB 8/10- bit Bayer原始数据格式。接 口模块兼容分辨率由 CIF （352x288） 到 UXGA （1600x1200），使用者通过编程有关传感器宽度与 高度的寄存器来配合传感器的分辨率。处理器支持 原始数据在像素时钟上升沿或下降沿锁存，也支持 传感器同步信号的极性控制。此外，还支持可编程 活动窗口以达到变焦放大的效果。传感器校正模块 里的黑电平校准功能自动进行黑电平（定义图像数 据为 0时对应的信号电平）的补偿，可以将光学黑 电平对齐到零或任意值，进一步将传感器的黑电平 和图像信号处理器的黑电平对准，不然没法进行后 边的处理。镜头遮光补偿用来补偿在图像角点的灯 光衰减现象，使用者能够通过编程镜头中央位置以 及增益系数寄存器来达到补偿遮光的效果。色彩插 值模块用来重建原始图像数据里的每个像素丢失的 RGB三分量，线缓冲器（Line buffer）提供更多所需 要可供参考的相临象素来重建更高的图象质量。色 彩校正模块提供一个 3 x 3可编程色彩校正矩阵用 以调整图像传感器的彩色率，提供色饱和度控制。 图像调整模块利用插值的方法达到连续放大或 缩小的效果，缩小的能力可以达到 1/128;根据横向 空白的区间以及图像信号处理器 IP的两个主要的 时钟 mclk和 fclk的比例，放大的能力可以超过 1 倍，调整的算法需要线缓冲器提供高质量的调整后 图像。色彩空间转换模块用来转换 RGB与 YCbCr 的图像格式。亮度补偿模块提供可编程的亮度调整 补偿分段曲线，使用者必须编程起点与斜坡寄存器。 锐度模块用来对图像使用滤波器使图像看起来更为 锐利，使用者必须编程阈值与增益系数寄存器来决 定锐度的效果是否符合预期。错色抑制模块用来用 于减少沿着图像边缘所显示的赝色。数据转换模块 用来将输出的数据格式由 YCbCr 4:4:4 转换成 YCbCr 4:2:2 或 YCbCr 4:2:0; 由 RGB 888 转换成 RGB 565，输出数据的 Cb，Cr排序能被交换;输出数 据的 B，R排序能被交换。输出图像能从原本的目标 图像，利用新定义的起点，裁剪宽度与高度而被裁 剪。自动曝光 /自动白平衡统计模块里，一个图像的 统计范围等于源活动窗口，自动曝光统计窗口被分 割成 14个子窗口，自动曝光统计子窗口对整个窗口 的比例是固定的。两帧的统计策略由自动白平衡实 施。自动曝光 /自动白平衡的统计是分开在不同帧 进行，但自动曝光 /自动白平衡的统计计数器能够 被共享。AHB总线主 /从接口模块用来处理 IP写图 像数据到其他 AHB设备，或者是从其他 AHB设备 46 中国集成电路 设计China lntegrated CircultCIC 2011·10·http：//www.cicmag.com （总第 149期） 接收图像数据或握手命令的。为了能够美化或调整 大小图像，还设计了环回图像处理功能经由 AHB从 其他 AHB从设备读入图像。在 0.18um工艺节点 AHB总线的时钟可以到 133MHz，帧速率在 SVGA 的分辨率可到 30帧每秒; 在 UXGA的分辨率可到 15帧每秒。 3 主要图像算法介绍 图像信号处理器 IP里大部分的模块都带有相 应的算法，本文主要介绍三个主要的算法:色彩插值 算法，自动曝光算法与自动白平衡算法。 3. 1色彩插值算法 色彩插值模块的功能包括 Bayer原始数据重建 每个像素的 RGB分量，线缓冲器控制与测试图案的 产生。为了保持良好的边缘特性，这里使用的是边 缘保持图像插值算法[2]。在进行图像分别率转换和 图像放缩时，重建图像中任意方向上的锐变边缘，来 改善边缘的模糊效应。 3. 1. 1 边缘保持色彩插值算法（EPCF） 图 2显示了空间交替采样的几何形状和维度， 采用菱形网格和频率覆盖方式。插值运算从绿色区 域开始，该区域相比红色或蓝色区域包含了两倍多 的采样点。因此，绿色区域拥有非常丰富的图像空 间信息用于去马赛克处理（demosaicing），同时对图 像的视觉质量也有重要影响。此外，一旦被完全插 值，绿色区域可以直接利用光谱的相关性，来协助完 成随后的红色和蓝色区域的插值运算。 图 2 显示的 8x5 窗口由 Bayer 色彩滤波阵列 （CFA）[3]样点构成，可用于 R，G，B颜色通道的基 于矩形网格的颜色插值算法，其中每个颜色值（Rij， Bij或 Gij）的下标 i和 j分别代表行列空间位置。 考虑中间像素的绿色值 G23，它是由四个插值方 向估计出来的[4]，分别跟四个最近的绿色像素相关， 即位于顶部、底部、左侧和右侧的 G13，G33，G22 及 G24。再根据左移位操作 （移位范围从第 8 至 11 位），颜色插值边缘阈值寄存器“reg_ci_edge_th”被 用于决定阈值： δ2 =（B232 + B212 + B252 + B032 + B432） / THD（1） 其中 THD = 256， re_ci_edge_th=0 512， re_ci_edge_th=1 1024， re_ci_edge_th=2 2048， re_ci_edge_th= ! ## " ## $ 3 本质上，边缘 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 技术是对偏导数因子的计算。 图像中任意像素的一阶偏导数，都可以通过该像素 点所在处的梯度绝对值获得。因此，沿垂直和水平方 向上，相邻像素的梯度均值可计算为： ΔVB = |（B23 - cud） | + |（B23 - gud） |/2，（2） ΔHB = |（B23 - clr） | + |（B23 - glr） |/2 （3） 结合（2）和（3），ΔHB和 ΔVB的绝对差值可 表示为： δOrth = |ΔHB 2 -ΔVB 2 |/2 （4） 这里，gud =（G13+G33）/2是上下绿色像素的均 值 glr =（G22+G24）/2是左右绿色像素的均值 cud =（B03+B43）/2是上下蓝色像素的均值 clr =（B21+B25）/2是左右蓝色像素的均值 在边缘检测颜色插值算法中，基于图像特征，可 恢复每个像素位置损失的颜色分量。损失的绿色值 通过最近邻样点的权重之和来估计。在位置（2，3） 处绿色像素的适应性边缘插值运算给定为： 当δOrth >δ2且ΔHB >ΔVB以及δ2 >= 16时， G23 =（gud + gud）/2 +（B23 - cud）/4 +（B23 - cud）/4 （5） 当δOrth >δ2且ΔHB <ΔVB以及δ2 >= 16时， G23 =（glr + glr）/2 +（B23 - clr）/4 +（B23 - clr）/4 （6） 图 2 中心在蓝色区域的 Bayer CFA 8x5窗口 47 CIC中国集成电路China lntegrated Circult设计 2011·10·（总第 149期） http：//www.cicmag.com 否则， G23 =（gud + glr）/2 +（B23 - cud）/4 +（B23 - clr）/4 （7） 在插值完图像上所有像素位置损失的绿色分量 后，便完成了绿色通道的更新，接下来开始估计绿色 CFA采样位置处损失的红色和蓝色分量。 用于红色区域插值的数值 G◇计算为： 当δOrth >δ2且ΔHB >ΔVB以及δ2 >= 16时， G◇ =（glr + glr）/2 （8） 当δOrth >δ2且ΔHB <ΔVB以及δ2 >= 16时， G◇ =（gud + gud）/2 （9） 否则， G◇=（gud + glr）/2，otherwise （10） 这里首先定义两条对角线（D）的梯度为： ΔlD= |R12 - R34| /2是左对角线的梯度 ΔrD = |R14 - R32| /2是右对角线的梯度 ΔlD和ΔrD的绝对差值可表示为： δD = |ΔlD 2 - ΔrD 2|/2 接下来继续填充在绿色像素位置上损失的红色 分量的剩余部分。通过这些对角线梯度的使用，用 于估计坐标（2，3）位置处红色像素更新数值的色差 插值算法给定为： 当δD >δ2/2且δ2 >= 32以及ΔlD >ΔrD时， R23 =（D r + Dr）/2 + G◇δ （11） 当δdiag>δ2/2且δ2 >= 32以及ΔlD <ΔrD时， R23 =（D l + D l）/2 + G◇δ （12） 否则， R23 =（Dr + Dl）/2 + G◇δ， （13） 其中，G◇δ = G23 - G◇ Dl =（R12 + R34）/2是左对角线的均值 D r=（R14 + R32）/2是右对角线的均值 类似的操作可用于更新蓝色通道，从而最终完 成像素的 RGB分量的色彩插值。 3. 1. 2 线缓冲器的读 / 写序列 线缓冲器的设计用于应对存储器 Cache的访问 限制。在线缓冲过程中，只有有限行图像数据被读 入到存储器中，并在足够的时间内输出一行完全处 理的数据，并予以存储。一旦写出输出行，线缓冲器 将被推出一行，以便新的输入数据能被读入存储器。 上述过程持续进行直到整幅图像被完全处理。 以图 3为例说明，所提出的色彩插值算法使用 8行扫描行，因此实时实现需要 7行线缓冲。3行缓 冲用于 G0，G1，G2（100x32x6），2行缓冲用于 R0，R1 （100x32x4），2行缓冲用于 B0，B1（100x32x4）。为 了满足实时要求，0~7输入行的像素按并行方式输 入处理器。该处理器能在同一时刻输出全部 RGB分 量。图 4显示了输入与输出的时序关系。插值内核 不能在第一和第二输入行之间输出有效像素。自第 三输入行起，处理器便能插值完整的 RGB数值。由 于 4阶流水线结构，图 4显示出预期构架的等待时 间为 24T时钟。 3. 2 自动曝光与自动白平衡算法 在摄像头中自动曝光（Auto Exposure）和自动 白平衡（Auto White Balance）是影响图像效果的重 要因素，图像信号处理器 IP就是用来控制摄像头中 自动曝光和自动白平衡。在对数字图像信号参数进 图 3 输入输出流水线关系 图 4 预期构架的等待时间为 24T时钟 48 中国集成电路 设计China lntegrated CircultCIC 2011·10·http：//www.cicmag.com （总第 149期） 行优化的这个过程是通过采用影像光源自动增益补 强技术，自动亮度、白平衡控制技术，色饱和度、对比 度、边缘增强以及伽马矫正等先进的影像控制技术 来达到。 3. 2. 1 自动曝光算法（AE） 自动曝光功能确保拍摄的照片获得准确的曝 光，从而使得图像具有一个理想的视觉亮度。它一 般包括关键的三个步骤：亮度获取、场景或亮度分析 和曝光补偿[5]。 针对一帧图像，在执行自动曝光算法之初，处理 器首先要获取当前图像的亮度信息。对于 RGB彩色 图像而言，每个像素经过去马赛克处理后变成 R， G，B三颜色通道。再经过色空间转换就得到了 YCbCr色彩空间，其中 Y表示亮度分量。 得到了像素的亮度信息后，便进行场景分析。处 理器会将所有像素按所在区域进行统计从而得到图 像不同区域的亮度信息，并结合区域权重获取图像 的平均亮度[6]。处理器再根据当前图像的平均亮度 与目标亮度之间的差距，通过一定的算法逼近目标 亮度，从而完成曝光调节。 如图 5所示一帧图像被分为 14个区域，其中背 景区域包括 0- 7区域，主体区域包括 8- 13区域，在 计算整幅图像的平均亮度信息时，每个区域被赋予 一定的权重。主体区域和背景区域之间的亮度对比 被用于计算背光条件的程度。 根据图 5的区域划分，图像的平均亮度给定为： y_avg = 13 n = 0 Σweightingn× yn_sumyn_cnt （14） 其中 weighting n为第 n区域的权重，yn_sum为 第 n区域的像素亮度总和，yn_cnt为第 n区域的总 的像素数。 自动曝光算法首先定义了高低亮度阈值 y_high_th和 y_low_th，以及中间阈值 y_mid_th。当图 像亮度处于高低阈值范围内时，认为达到自动曝光 目标。当图像传感器产生一帧图像信号后，处理器计 算出图像的平均亮度 y_avg和 y_delta： y_delta = y_avg - y_mid_th （15） 当 y_avg小于 y_low_th 并且 y_delta 小于 0，图 像偏暗时： y_th_delta = y_mid_th - y_low_th （16） 当 y_avg大于 y_high_th并且 y_delta大于 0，图 像偏亮时： y_th_delta = y_high_th - y_mid_th （17） 然后计算出用于曝光调节的亮度增量： y_var =|y_delta |× y_th_deltay_mid_th （18） 则经算法处理后，一帧图像的亮度统计信息给 定为： AESta= y_mid_th +y_var,（y_delta >0） y_mid_th +y_var,（y_delta<0 Σ ） （19） 3. 2. 2 自动白平衡算法（AWB） 不同色温的光源使得物体的反射光谱较真实色 彩有一定的偏差。自动白平衡的目的就是为了消除 不同光源造成的色彩偏差，确保图像符合人眼的视 觉习惯。现有的自动白平衡通常由色温估计和色彩 校正两个步骤组成[7]。 本文选择灰度世界法（Gray World，GW）作为 色温估计，假设给定的一幅色彩变化很大的图像的 R，G，B均值合成是一种普通的灰色值。一旦选择了 一种合适的普通灰度值，色彩的亮度可采用 Von Kries转换系数分别对三种颜色通道进行独立的增 益调整 [8]，每个通道的 Von Kries增益系数表示如 下： 图 5 图像的区域划分用于场景分析 49 CIC中国集成电路China lntegrated Circult设计 2011·10·（总第 149期） http：//www.cicmag.com r_gain = WhiteRR_max_avg g_gain = WhiteGG_max_avg b_gain = WhiteBB_max_avg � � �� � � �� � （20） 其中，WhiteR =WhiteG =WhiteB =255为参考白 色值作为普通灰度值，R_max_avg， G_max_avg， B_max_avg分别为每个颜色通道最大值的均值。 获取增益系数统计信息后，便可利用下式对图 像所有像素进行色彩的亮度调整[9]： Rnew=r_gain×R Gnew=g_gain×G Bnew=b_gain×B � � � � � （21） 图像的色彩信息主要包括亮度和色度，为了进 一步调整色彩的色度，需要进行图像色度的统计分 析。如图 6所示，首先将图像划分为边缘背景和中 央主体两个区域，分别为 0和 1区域。 对两个区域赋予不同的权重 weighting n，然后 计算整幅图像的 R，G，B分量的均值： r_avg = 1 n = 0 Σweightingn× Rn_sumawb_pixn_cnt g_avg = 1 n = 0 Σweightingn× Gn_sumawb_pixn_cnt b_avg = 1 n = 0 Σweightingn× Bn_sumawb_pixn_cnt � � � �� � � � �� � （22） 其中，Rn_sum，Gn_sum，Bn_sum分别为每个区 域的 R，G，B数值总和，awb_pixn_cnt为对应的像素 数。 接下来，取上述三个均值的最小值为： min_avg = min（r_avg，g_avg，b_avg） （23） 则根据 min_avg的不同取值，图像的色度均值 为： g_avg- b_avg 3×（r_avg+g_avg- 2×b_avg），min_avg=b_avg b_avg- r_avg 3×（g_avg+b_avg- 2×r_avg）+ 1 3 ，min_avg=r_avg r_avg- g_avg 3×（b_avg+r_avg- 2×g_avg）+ 2 3 ，min_avg=b_avg � � �� � � �� � （24） 硬件的角度是提供足够的色彩亮度，而色度统 计数据给 3A软件，3A软件再根据不同环境去做调 整。图像的色度定义如图 7所示，根据 hue_avg统计 数值的不同范围，划分定义了图像的总体色彩效果， 即红、绿、蓝和紫色四个区间，例如 hue_avg取值在 0~0.203125范围表示红色。 3. 2. 3 算法的统计模式 处理器执行自动曝光和自动白平衡算法的统计 模式主要包括持续运行和用户触发模式。图 8表示 持续运行统计模式。如图 8中的第一行，当每一帧均 被处理而无跳跃帧时，首先第一帧执行自动曝光算 法，第二、三帧分别用于自动白平衡的色彩亮度调整 和色度估计，接下来便依此周期往复地执行算法操 作。如图 8中的第二行，若有帧跳跃发生，则在跳跃 发生之后，重新恢复原先的执行顺序。例如第四、五 帧被跳跃时，第六帧开始代替第四帧的自动曝光，然 后重新按既定次序恢复运行。 按照持续运行的统计模式，自动曝光的图像亮 图 6 自动白平衡算法的图像区域划分 图 7 色度（hue）定义图 50 中国集成电路 设计China lntegrated CircultCIC 2011·10·http：//www.cicmag.com （总第 149期） 度统计信息最终由下述加权均值决定，进而用于曝 光参数调节，以实现自动曝光控制： AESta =AESta（1）/23+AESta（2）/23 +AESta（3）/22+AESta（4）/2 （25） 如图 9所示，在用户触发的统计模式下，每次触 发后只执行一次自动曝光算法操作以及自动白平衡 的色彩亮度调整和色度估计。 4 结果分析 基于上述构架，用 Verilog HDL设计了相应的数 字图像处理器 IP，并映射到 Xilinx Virtex- 4 LX100 器件上，通过 FPGA开发系统验证实现。在 0.18um 工艺节点下 AHB总线的时钟可以到 133MHz，处理 器综合后的逻辑门数为 125.4千门，总共调用 24颗 存储器，存储器的大小为等效 283.2千门。采样图像 由 VGA格式的接口捕获，结合 1/4英寸 CMOS有源 像素数字图像传感器Micron 360（MT9V011）。随后 Bayer原始数据可环回图像处理器予以返回输出。因 此，Bayer原始图像数据可用于设计二阶补偿算法。 所提出的边缘保持 CFA色彩插值算法与双线 性插值算法[10]的比较如图 10所示。双线性插值法由 于其矩齿效应极易使图像边缘产生模糊。边缘插值 算法利用像素间的梯度特性，一定程度上降低了图 像边缘的失真，恢复后的图像具有良好的视觉效果， 因此双线性插值法的 PSNR和 PESNR指标远低于 边缘插值算法。图 10显示了电子相机在 ISO分辨率 图表中的红色圆圈。我们观察到沿着红色圆圈中水 平、垂直和对角线方向的插值图像的分辨率已经由 算法获得了成功抑制。 5 结论 本文设计完成了一种图像信号处理器 IP，并详 细介绍了相应的系统构架。处理器的总线接口为 AMBA AHB 2.0，作为 IP模块可通过 AMBA片上总 线整合到 SoC芯片。处理器 IP主要的算法执行模块 包括颜色插值、自动曝光和自动白平衡算法模块。颜 色插值采用边缘保持的 CFA插值方法，并用线缓冲 器读入 /写出图像数据，大大提高了数据的处理效 率。另外，该算法在完成 R，G，B颜色分量插补更新 的同时，可以保持良好的边缘特性。自动曝光控制 采用基于固定分区的亮度补偿方法，能够自动将图 像的亮度调节至合适的目标范围。自动白平衡算法 基于灰度世界法，首先在一帧图像中采用 Von Kries 系数对 R，G，B通道进行独立的增益调整，在另一帧 图像中进行色度估计，从而完成白平衡调节。最后用 FPGA对设计作了验证实现。 参考文献 [1] 周荣政. 数码相机处理器设计及系统集成研究 [D].复旦大学硕士学位论文, 2004 [2] Xue K, Williams A, Walowit E. An edge—restricted （下转第 57页） 图 8 持续运行的统计模式 图 9用户触发的统计模式 图 10（a） 双线性插值算法 （b） CFA颜色插值算法 CIC 51 中国集成电路 设计China lntegrated CircultCIC 2011·10·http：//www.cicmag.com （总第 149期） spatial interpolation algorithm [J]．J Electron Imag, 1992，1:152- 161 [3] Wenmiao Lu,Yap- Peng Tan. Color Filter Array Demosaicking: NewMethod and Performance Measures [J]. IEEE Transaction on image processing. 2003, Vol. 12, Vol. 12（No. 10） :P1194- 1210 . [4]程永强, 谢克明.基于图像变化检测的 CFA插值 算法[J].太原理工大学学报, 2008 Vol.39 No.1 [5] SangHyun Park, GyuWon Kim, JaeWook Jeon. The method of auto exposure control for low- end digital camera. Advanced Communication Technology, 2009. [6]梁佳毅.高性能数码相机自动曝光算法研究与实 现[D].复旦大学硕士学位论文, 2008 [7] Gasparini F, Schettini R. Color Balancing of Digital Photos Using Simple Image Statistics [J]. Pattern Recognition, 2004, 37（6）:1201- 1217 [8]李阳.自动白平衡算法的改进与实现[D]. 西安电 子科技大学硕士学位论文, 2010 [9]赵全友,潘保昌.改进的 LOG边缘自动白平衡算 法[J].计算机应用研究, 2009, 26（2）: [10] Fuentes,I.O.H.; Bravo- Zanoguera, M.E.; Yanez, G. G.. FPGA Implementation of the Bilinear Interpolation Algorithm for Image Demosaicking.Electrical Communications and Computers, 2009. 作者简介 姚益武，博士研究生，主要研究方向为 SoC集成电路 设计; 陈宏铭，博士研究生，主要研究方向为 SoC集成电路 设计; 程玉华，教授，博士生导师，主要研究方向为 SoC集 成电路设计。 性问题，而且还为设计师提供了首款实用解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ， 可以完全 SPICE精度验证超大型设计。 相较传统 SPICE仿真器，FineSim SPICE提供了 几种极为独特的优势。首先，它是一款全新开发的 产品，可在多个 CPU、多台设备上运行。全新而独特 的架构让 FineSim能够提供无与伦比的性能扩展， 可通过网络在多台设备上扩展。以前以完全 SPICE 方式需花数天或数周才能完成的传统模拟设计，现 在只需数小时或数天就可完成。其次，FineSim拥有 大型设计处理能力，对于传统 SPICE仿真器无能为 力的太过大型的设计均可轻松处理，从而使得设计 师无需牺牲精度即可以完全 SPICE 的方式验证最 精确的设计视图。由此即便不使用 fast- SPICE仿真 器，设计师通过采用 FineSim SPICE也能快速获得 全 SPICE级精度的结果。 这意味着设计师可用这一方式来获得一次性芯 片成功。代工厂花了数百万、有时是数十亿美元来 输入其 流程 快递问题件怎么处理流程河南自建厂房流程下载关于规范招聘需求审批流程制作流程表下载邮件下载流程设计 动作并通过调整其 SPICE 模型反映芯 片中所见的真正效应。FineSim让设计师能够充分利 用这种投资并在投片之前获得深入设计性能的更好 可视性。 以下是近期采用 FineSim SPICE进行仿真的几 例客户设计。除了高晶体管数以外，这些设计还包 括了多达 3000 万个额外的 RC提取组件。只有 FineSim SPICE有能力处理这些设计———这是其它 SPICE仿真器所无法处理的。 设计类型 晶体管数 CustomDLL 150K PCAudio Codec 270K Flash Block 600K DRAMTop Level 1,300K 采用 FineSim SPICE，模拟 /混合信号设计师能 够获得最好的性能和精度，无须再在两者间进行艰 难抉择。 上接第 51页 CIC 57