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Advanced Time Series Data Processing Using Various Memristor-Integrated Devices
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DOI：10.1002/admt.202500838.png)
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摘要
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现代边缘设备，从可穿戴健康监测器到机器人搭载的传感器，产生连续的时间序列数据流，需要快速且节能的处理。忆阻器将存储与计算结合于紧凑器件中，为基于硬件的实时时序数据分析提供了有前景的解决方案。本文综述了忆阻器在时间序列处理器中的应用，重点关注两种主要方法：传统的蓄势计算（RC）架构和新兴的时序核（TKs）。尽管RC系统通常依赖易失性忆阻器和网络结构从时变信号中提取特征，但TKs通过结合忆阻器与电阻器、电容器或半导体器件等电路元件来增强灵活性。这一特性允许精确调节信号延迟、阈值和非线性行为。文中介绍了多种代表性的TK设计与变体，每种设计在捕捉不同时序特征方面各有优势。这些设计非常适合边缘应用，其中快速且选择性的信号处理至关重要。未来的工作必须聚焦于优化核行为并将TKs直接与传感器集成，以迈向实际应用。这一方向能够实现实时任务，如设备端健康监测、生物特征认证和自适应传感，将忆阻TKs定位为下一代智能边缘系统的核心技术。
Keyword:
edge computing
memristor
reservoir computing
temporal kernel
time-series data analysis
期刊
IF:
6.2
论文数:
5.2K
被引数:
2.4W
机构
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