静态时序分析基础与应用连载（3）.docx

近十年来，研究者分析时间序列数据的方式发生了巨大变化。这本十分必需的书归纳了这一日益重要领域的主要最新进展，并就其现有表述给出了一个单一的一致的表示。汉密尔顿就诸如向量自回归、广义矩方法估计、单位根的经济和统计结果、随时间变化的方差以及非线性时间序列模型等重要创新，首次给出了一本完整的和详细的教科书。另外，汉密尔顿还介绍了动态系统分析的传统工具，如线性表示、自协方差、生成函数、谱分析以及卡尔曼滤子，并介绍了它们在经济理论以及研究并解释真实一世界数据两方面的用途。 本书的目的在于为学生、研究者和预测者提供关于动态系统、经济计量学和时间序列分析方面的概览。从第一个原理开始，汉密尔顿的明析介绍使得新旧进展皆适合于大学一年级学生和非专业人员。另外，时间序列分析从内容的广度和深度上使其成为该领域前沿研究者不可多得的一本参考书。汉密尔顿通过大量的数值例子解释理论结果如何在实践中运用并将大量推导细节放在每章末的数学附录中，以此达到了上述双重目的。本书为该领域的学生和研究者提供了一个路径地图，相信在未来几年内它都会是较权威的指南。 詹姆斯D.汉密尔顿是加利福尼亚大学圣地亚哥分校的经济学教授。他获得了加利福尼亚大学伯克利分校的博士学位，并曾在弗吉尼亚大学

包含“静态时序分析（Static_Timing_Analysis）基础及应用.pdf“、“静态时序分析STA.pdf”、“系统设计中时钟、时序相关问题.pdf”

比较详尽的阐述了FPGA中时序分析的基本原理，时序分析模型。图文并茂的说明了时序分析中用的基本概念如（Launch / latch edges、Setup/hold times、 Data /clock arrival time、Data required time等等），为后续的 第二篇：使用Quartus II Timequest时序分析器约束分析设计 第三篇：Quartus II时序优化策略篇奠定坚实的基础。

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Static timing analysis for nanometer designs_ a practical approach-Springer PDF Rakesh Chadha, J. Bhasker (auth.)-Static timing analysis for nanometer designs_ a practical approach-Springer US (2009)

神经网络的时间序列分析 重点比较ANN，RNN，LSTM和LSTM在时序分析中的表现 在这个项目中，我建立并比较了四种类型的ANN模型：具有Attention的完全连接的ANN，RNN，LSTM，LSTM。 有两个包含时间序列的数据集。 目的是建立深度神经网络，该网络可以学习数据中的时间模式并预测未来观察的价值。 对于那些模型，我比较了预测的准确性和训练过程的速度。 请参考Report.pdf了解详细说明和参考。 为了构建神经网络，我使用python keras库。 为了实现注意力机制，我使用了Christos Baziotis的。

时序约束与时序分析

本文档基于Actel FPGA实现静态时序分析以及约束。

时序分析-- 信号完整性问题 时序分析-- 信号完整性问题 时序分析-- 信号完整性问题