I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  14 ,   No .   2 J u ly   20 25 ,   p p .   388 ~ 3 9 7   I SS N:  2089 - 4864 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 4 . i 2 . p p 3 8 8 - 397          388       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Ex plo ring  t he lan dsca pe of appro x i m a te  subtrac tion  m e thods  in  ASIC pla t for m       M .   P riy a dh a rsh ni 1 ,   Ra j er m a ni T hi na k a ra n 2 G ra nd e   Na g a   J y o t hi 3 Vij a y a k u m a Va r a da ra j a n 4 , 5 , 6 ,   C.   Srini v a s a   M urt hy 7   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   P a n i m a l a r   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   2 F a c u l t y   o f   D a t a   S c i e n c e   a n d   I n f o r mat i o n   T e c h n o l o g y ,   I N TI   I n t e r n a t i o n a l   U n i v e r si t y ,   N i l a i ,   M a l a y si a   3 D e p a r t m e n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   M a d a n a p a l l e   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y   a n d   S c i e n c e ,   M a d a n a p a l l e ,   I n d i a   4 G l o b a l   S t u d e n t s   N e st ,   P u n e ,   I n d i a   5 A j e e n k y a   D Y   P a t i l   U n i v e r si t y   ( A D Y P U ) ,   S c h o o l   o f   En g i n e e r i n g ,   P u n e ,   I n d i a   6 S w i ss Sch o o l   o f   B u s i n e ss a n d   M a n a g e me n t   ( S S B M ) ,   G e n e v a ,   S w i t z e r l a n d   7 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   C h i n t h a l a p u d i   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   P o n n u r ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  9 ,   2 0 2 3   R ev i s ed   A p r   1 0 ,   2 0 2 5   A cc ep ted   J u n   1 0 ,   2 0 2 5       A p p ro x ima te  c o m p u ti n g   h a s   e m e rg e d   a a   c ru c ial  tec h n iq u e   in   m o d e rn   c o m p u ti n g ,   o f fe rin g   sig n if i c a n b e n e f it f o e rro r - re sili e n a p p li c a ti o n s.  Err o r   re sili e n a p p li c a ti o n in c l u d e   sig n a l,   ima g e a u d io   p r o c e ss in g ,   a n d   m u lt i m e d ia.  T h e se   a p p li c a ti o n s   w il a c c e p th e   e rro re d   re su lt w it h   so m e   d e g re e   o f   to lera n c e .   T h is  a p p ro a c h   a ll o w th e se   a p p li c a ti o n to   p ro c e ss   a n d   e m b ra c e   d a ta  th a t   m a y   d e v iate   sl ig h tl y   f ro m   p e rf e c a c c u ra c y .   T h e   u ti l it y   o f   a p p ro x im a te  c o m p u ti n g   e x ten d t o   b o t h   h a rd w a re   a n d   so f tw a r e   d o m a in s.  In   h a rd w a re ,   a rit h m e ti c   u n it a re   p a rti c u larly   i m p o rtan t,   a m o n g   th a t   a p p ro x im a te  su b trac to rs  h a v e   g a in e d   a tt e n ti o n   f o r   th e ir   ro le   in   t h e se   u n i ts.  A   c o m p a ra ti v e   stu d y   wa c o n d u c te d   o n   v a rio u a p p ro x im a te  su b trac to rs  f ro m   e x isti n g   li tera tu re ,   c o n sid e ri n g   stru c tu ra a n a ly sis  in   a ll   sc e n a rio s.  T h e se   a p p ro x im a te  su b trac t o rs  a re   c o d e d   i n   V e ril o g   h a r d w a re   d e sc rip ti o n   lan g u a g e   (HD L a n d   sy n th e siz e d   in   S y n o p sy e lec tro n ic  d e sig n   a u t o m a ti o n   (EDA )   T o o u sin g   T a iw a n   S e m ico n d u c to M a n u f a c tu rin g   Co m p a n y   (T S M C)   65   n m   tec h n o l o g y .   Ou o f   th e   a v a il a b le  c h o ice s,  a p p r o x im a te  su b trac to 3   is  p a rti c u larly   w e ll - su it e d   f o p ro c e ss in g   h ig h e b it   d a ta  d u e   to   i t re d u c e d   h a rd w a re   c o m p lex it y   a n d   m in ima e rro r.   No tab ly ,   it   o u t p e rf o rm e x a c t   su b trac to rs  b y   a c h iev in g   a   n o ta b le  re d u c ti o n   o f   2 0 %   i n   t h e   a re a   d e la y   p ro d u c (A DP a n d   1 5 %   i n   t h e   p o w e d e la y   p ro d u c ( P D P a p ro c e ss   in n o v a ti o n .   T h e se   im p ro v e m e n ts   h ig h l ig h t h e   e f f icie n c y   a n d   e ffe c ti v e n e ss   o f   a p p ro x im a te  su b trac to 3 ,   m a k in g   it   a   c o m p e ll in g   o p ti o n   f o v a rio u s   c o m p u ti n g   a p p li c a ti o n s w h ich   a c c e p th e   i n a c c u ra te res u lt s.   K ey w o r d s :   A p p r o x i m ate  s u b tr ac to r   A p p r o x i m atio n   i m p r ec is io n   ASI C   p latf o r m   Desig n   m etr ics   E r r o r - to ler an t a p p licatio n s   I n ex ac t c o m p u ti n g   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Gr an d Nag J y o th i   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   co m m u n icatio n s ,   Ma d an ap all I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y   a n d   Scien ce   An g allu ,   An d h r p r ad esh ,   I n d i a   E m ail:  n ag aj y o t h is ai2 2 1 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Mo s t   o f   th co m p u ter   ap p licat io n s   t h at  f o llo w   ar it h m etic   s e q u en ce   ca n   b d o n w it h   m o r p r ec is io n   b y   u s i n g   elec tr o n ic  cir cu it s   th at  d o   u s d ata  an d   s o r ts   o f   in f o r m atio n   th at  ar en co d ed   in   b in ar y   f o r m   [ 1 ] A lt h o u g h   t h p r ec is io n   ca n   b e   m ad b y   u s in g   d ig ital  lo g ic  c ir cu its ,   t h er ar m a n y   m o r ap p licatio n s   [ 2 ]   th at   d o esn r eq u ir s u c h   h i g h   lev el  o f   ac c u r ac y ,   th a in cl u d es  i m a g p r o ce s s in g ,   an d   also   m u lti m ed ia  p latf o r m s   s u c h   as  v id eo ,   au d io ,   an d   co m p u ter   g a m e s .   T h ab o v e - m e n ti o n ed   ap p licatio n   h as  h i g h   to ler an ce   o f   er r o r   b y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E xp lo r in g   th la n d s ca p o f a p p r o xima te  s u b tr a ctio n   meth o d s   in   A S I C   p la tfo r m   ( M.  P r iya d h a r s h n i )   389   p r o d u cin g   m o r r eliab le  r es u l ts   p r o v id ed   th at   th e   s e v er itie s   ar w it h i n   t h s p ec if ied   t h r esh o ld s .   W h e n   th e   p r o d u ctio n   is   d o n i n   lar g e   s ca le  to   co n s er v t h b u d g e f r o m   b ei n g   ex p lo ited ,   th e   f le x i b ilit y   o f   th c ir cu it s   in   m a in ta in i n g   th le v el  o f   ac c u r ac y   a n d   Sp ec if icit y   ca n   b co m p r o m is ed   [ 3 ] .   I n   th r ea l m   o f   co m p u ter   s cie n ce ,   th er ex i s ts   p ar ad ig m   k n o w n   as  i n ex ac co m p u ti n g .   Un li k th e   tr ad itio n al  ap p r o ac h   o f   ex ac co m p u ti n g ,   w h ic h   p r io r itizes  u t m o s ac cu r ac y   in   it s   r esu lts ,   in ex ac co m p u ti n g   [ 4 ]   in tr o d u ce s   f ascin ati n g   co n ce p t:  it  allo w s   f o r   ce r tai n   lev el  o f   er r o r s   an d   i m p r ec is io n   in   ca lc u latio n s   w h ile  e m p lo y in g   ap p r o x i m ati o n   tech n iq u es.  T h is   p ar ad ig m   f i n d s   p ar ticu lar   r elev a n ce   an d   b en ef it s   in   th e   d o m a i n   o f   b asic   ar ith m etic   cir cu its ,   w h ich   en co m p a s s   f u n d am en tal  o p er atio n s   li k ad d itio n ,   s u b tr ac tio n ,   a n d   m u ltip licatio n .   T h ad o p tio n   o f   in ex ac co m p u tin g   b r in g s   f o r t h   n u m er o u s   ad v an tag e s .   B y   ac ce p ti n g   a   to ler ab le   m ar g i n   o f   er r o r s ,   it  en ab les  m o r ef f icie n t   u ti lizatio n   o f   co m p u tat io n al  r eso u r ce s   an d   ca n   p o ten tiall y   e n h a n ce   th o v er all  p er f o r m a n ce   o f   ar ith m et ic  cir cu it s   [ 5 ] [ 1 1 ] .   T h ese  cir cu its ,   b ei n g   i n teg r al  to   v ar io u s   co m p u tatio n al  tas k s ,   ca n   le v er ag t h i n h er en i m p r ec i s io n   to   o p ti m ize  th e ir   o p er atio n s   a n d   i m p r o v e   ef f icien c y .   I n   o t h er   w o r d s ,   i n ex ac co m p u ti n g   ch a llen g es   th tr ad itio n al  b elie f   th a ab s o lu te  ac cu r ac y   i s   p ar am o u n t,  h ig h li g h ti n g   i n s te ad   th p o ten tial  g ai n s   i n   ef f ici en c y   a n d   r eso u r ce   u tili za t io n   t h at  ca n   b ac h ie v ed   b y   e m b r ac in g   ap p r o x i m atio n   a n d   i m p r ec is io n .   Sev er al  s t u d ies  f o cu s   o n   ar ith m etic  cir cu its ,   e x p lo r in g   t h a d v an ta g es  a n d   h u r d les  o f   in teg r atin g   f u l l   ad d er   cir cu its   u s i n g   f i n - s h ap ed   f ield - e f f ec tr a n s i s to r   ( Fin FET )   tech n o lo g y ,   t h er eb y   p r o v id in g   v a lu ab le   in s i g h ts   to   en h a n ce   ef f ic ien c y   an d   p er f o r m a n ce   in   ar it h m eti cir cu its   [ 1 2 ] .   A d d itio n all y ,   v ar y i n g   d esi g n s   o f   f u ll a d d er s   ar d is cu s s ed   i n   [ 1 3 ] [ 1 7 ] .   T h r o u g h   th in co r p o r atio n   o f   ap p r o x i m atio n   tech n iq u es  [ 6 ] ,   in ex ac co m p u t in g   o f f er s   f r esh   p er s p ec tiv o n   th r elatio n s h i p   b etw ee n   p r ec is io n   an d   ef f i cien c y   i n   co m p u tatio n s .   B y   ac k n o w led g in g   th e   in h er e n tr ad e - o f f   b et w e e n   a cc u r ac y   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ]   an d   r eso u r ce   u til izatio n ,   t h is   p ar ad ig m   p av es  th w a y   f o r   in n o v ati v ap p r o ac h es  to   co m p u tin g ,   r ev o lu tio n izi n g   th f ie ld   an d   o p en in g   u p   n e w   a v e n u es  f o r   ex p lo r atio n   an d   ad v an ce m e n t   [ 2 0 ] [ 2 2 ] .   T h d esig n   m et h o d o lo g ies,  ev alu atio n   m etr ic s   an d   tr ad o f f   p ar am eter s   r elate d   to   ap p r o x im a te  ar it h m e tic  cir cu its   ar d is c u s s ed   i n   [ 2 3 ] .   B y   u s in g   th e s ar it h m e tic  cir cu its   Mu ltip l y   an d   ac cu m u late  u n it c an   b d esi g n ed   an d   r em ai n   s u itab l f o r   m a n y   ap p licatio n s   [ 2 4 ] .   R ec en w o r k s   o n   in e x ac co m p u tin g ,   s p ec ial  t y p o f   s u b tr ac to r   s teals  t h li m eli g h t,  it  is   ter m ed   as   th ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r   [ 9 ] .   T h id eo lo g y   o f   ap p r o x i m ate   s u b tr ac to r s   ( A P SC )   is   th e x a ct  s u b tr ac to r s   w it h   to ler ab le  er r o r s   in   r esu lts   a n d   th f i n al  o u tp u w ill  n o h av n o ticea b le  ch an g e.   T h ab o v e - m en t io n ed   d esig n s   ar d ev elo p ed   as  r esu lt  o f   i n tr o d u cin g   t h co n ce p o f   ap p r o x i m atio n   i n   lo g ic  lev e an d   k - m ap   is   u s ed   to   r ed u ce   its   co m p lex i t y .   T o   estab lis h   co n n ec tio n   t h at  m a in tai n s   b alan ce   b et w ee n   en er g y   e f f icie n c y   a n d   ac cu r ac y ,   t h th r ee   A P SC   [ 1 0 ]   ar d esig n ed   f o r   its   h ar d w ar ef f icien c y   a n d   p o w er   d ela y   p r o d u ct   ( P DP) .   T h p r im ar y   d r iv b e h in d   th i s   en d ea v o r   is   to   p in p o in t   th e   m o s t s u itab le  s u b tr ac to r ,   cr u cial   i n   cr af tin g   h ig h - s p ee d   d iv is io n   lo g ic.   Gi v en   t h p iv o tal  r o le  o f   ar ith m etic  u n it s   in   d ig i ta ar ch itect u r d esig n ,   th f o c u s   lies   o n   s elec tin g   an   o p ti m al   s u b tr ac to r   to   s ig n i f ica n tl y   en h a n ce   th s p ee d   an d   ef f i cien c y   o f   d iv i s io n   o p er atio n s .   T h is   p u r s u i alig n s   w it h   th i m p er ati v n ee d   f o r   s tr ea m l in ed   ar ith m etic  p r o ce s s es  w it h i n   d ig ital  s y s te m s ,   en s u r i n g   th eir   o v er all   p er f o r m a n ce   an d   f u n ctio n alit y .   T h o r g an izatio n   o f   th is   p ap er   h as  b ee n   th o u g h tf u ll y   s tr u ctu r ed   to   p r o v id co h e s iv a n d   co m p r e h en s iv e   ex p lo r atio n   o f   th to p ic.   I b eg i n s   w i th   s ec tio n   2   w it h   clea r   u n d er s ta n d in g   o f   th e   s u b tr ac to r ' s   f u n ctio n alit y ,   u n d er l y i n g   p r in cip les,  an d   r elev a n co n te x t u a in f o r m atio n .   Sectio n   3   s h i f ts   th f o c u s   to   r es u lt   an al y s is ,   th e   an al y s is   e n co m p ass es  a   t h o r o u g h   e v alu at io n   o f   t h s u b tr ac to r 's  p er f o r m a n c e,   id en ti f icatio n   o f   an y   p o ten tial  l i m itatio n s   o r   ch allen g es .   C o n cl u d in g   t h p ap e r ,   s ec tio n   4   e n ca p s u la tes  t h k e y   ta k ea w a y s   f r o m   th s t u d y   a n d   o f f er s   co m p r eh en s i v s u m m ar y .       2.   E XI ST I N G   AP P RO XIM AT E   SUB T R ACTOR S   I n   th is   s p ec i f ic  s ec tio n ,   w ex p lo r th cu r r en tl y   av a ilab le  ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r s ,   w h ic h   ar e   ap p r o x im a ted   at  b o th   th tr a n s i s to r   an d   g ate  lev els.   W ith in   th ex is ti n g   liter atu r e,   th e r ar tw o   p r i m ar y   ap p r o ac h es.  T h f ir s ap p r o ac h   i n v o l v es   ap p r o x i m atio n s   in   t h " d if f er en ce "   ( D)   p ar w h ile   m ain ta in i n g   ex ac tn e s s   in   th e   " b o r r o w   o u t "   ( B o u t)   p ar t.  T h s ec o n d   ap p r o ac h   is   t h o p p o s ite,   w h er t h ap p r o x im a tio n s   ar e   m ad in   B o u w h ile  e n s u r in g   e x ac tn e s s   i n   D.     2 . 1 .     Appro x i m a t s ub t ra ct o 1   ( ASUB _ 1 )   T h A SUB _ 1   [ 9 ]   is   ex ec u ted   b y   p r eser v in g   t h p r ec is B o u an d   ap p r o x i m ated   D,   w i th   B o u b ein g   o f   h i g h er   o r d er   co m p ar ed   to   D.   T h ac co m p an y i n g   lo g ic al  d iag r a m   i s   d is p la y ed   b elo w .   T h g ate  le v e l   i m p le m en ta tio n   o f   ap p r o x i m a t s u b tr ac to r 1   is   s h o w n   i n   Fig u r 1 .   A S UB _ 1   is   d esig n ed   u s i n g   1   XO R ,   2   A ND,   2   OR ,   2   NOT   g ates.  ( 1   XOR=5   b asic g ates) .   T o tally ,   A SUB _ 1   u tili ze s   1 1   b asic g ates.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  14 ,   No .   2 J u l y   20 25 388 - 3 9 7   390       Fig u r 1 .   A p p r o x i m a te  s u b tr ac to r   1   ( A SUB _ 1 )       2 . 2 .     Appro x i m a t s ub t ra ct o 2   ( ASUB _ 2 )   T h im p le m en ta tio n   o f   ASUB _ 2   [ 9 ]   in v o lv e s   p r eser v in g   th e   ex ac v alu o f   w h ile  s etti n g   B o u to   b eq u al  to   D.   Ho w ev er ,   t h i s   ap p r o x im a tio n   lead s   to   t w o   er r o r s   in   B o u w h e n   co m p ar ed   to   th e x ac v alu e.   T h lo g ical  d iag r a m   o f   ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r   2   is   s h o w n   in   Fig u r 2 .   T h to tal  n u m b er   o f   lo g ic  g ate s   u s ed   in   ap p r o x im a te  s u b t r ac to r   2   is   2   XOR g a tes.  1 0   b asic g ates a r u tili ze d   to   d ev elo p   ASUB _ 2 .           Fig u r 2 .   A p p r o x i m a te  s u b tr ac to r   2   ( A SUB _ 2 )       2 . 3 .     Appro x i m a t s ub t ra ct o 3   ( ASUB _ 3 )   I n   ASUB _ 3   [ 9 ] th im p le m e n tatio n   m ai n tai n s   B o u as  an   ex ac v al u e,   eq u al  to   D.   Ho w ev er ,   th is   ap p r o x im a tio n   r es u lts   i n   t h in tr o d u ctio n   o f   t w o   er r o r s   in   th o u tp u t.  T h lo g ical  d iag r am   co r r esp o n d in g   t o   th is   co n f i g u r atio n   is   p r o v id ed   b elo w .   T h Fig u r e   3   s h o w s   t h im p le m e n tatio n   o f   A SUB _ 3 .   T h to tal  n u m b er   o f   lo g ic  g ate s   u s ed   in   ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r   3   is   1   XOR  g ates,  2   A N D,   1   OR ,   2   NO T   g ates.  A SUB _ 3   is   i m p le m en ted   u s i n g   1 0   b asic g ates.           Fig u r 3 .   A p p r o x i m a te  s u b tr ac to r   3   ( A SUB _ 3 )       A d d itio n al l y ,   t h d is cu s s io n   i n clu d e s   f o u r   o th er   A P SC   d es ig n s ,   w h ic h   ar k n o w n   to   ex h ib it  lo w er   er r o r s   co m p ar ed   to   th p r ev io u s l y   m e n tio n ed   m o d els.  T h ese  d esig n s ,   n a m el y   A P SC 4 ,   AP SC 5 ,   A P SC 6 ,   an d   A P SC 7 ,   ar d ev elo p ed   u s in g   k   m ap s   f o r   s i m p li f icatio n .   I is   i m p o r tan to   n o te  th at  d u r in g   th d ev elo p m e n o f   th ese  p r o p o s ed   A P SC s ,   o n l y   t h ap p r o x i m atio n   o f   d   i s   p er f o r m ed .   I n   T ab le  1 ,   th in p u ts   a n d   th o u tco m e s   o f   ASUB _ 1 ,   A SUB _ 2 ,   an d   A S U B _ 3   ar co m p ar ed   w it h   ex ac t su b tr ac to r   ( E XSC )   an d   o b s er v ed .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E xp lo r in g   th la n d s ca p o f a p p r o xima te  s u b tr a ctio n   meth o d s   in   A S I C   p la tfo r m   ( M.  P r iya d h a r s h n i )   391   T ab le  1 .   Ob s er v atio n   o f   o u tco m es o f   A SUB _ 1 ,   A SUB _ 2 ,   an d   A SUB _ 3   I n p u t s   EX S C   A S U B _ 1   [ 9 ]   A S U B _ 2   [ 9 ]   A S U B _ 3   [ 9 ]   X   Y   B i n   B o u t   D   B o u t   D   Bo ut   D   B o u t   D   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1   1   1   1   1   1   1   0   1   0   1   1   1   1   1   1   1   1   0   1   1   1   0   1       0   1     1   0   0   0   1   0   1     1   0     1   0   1   0   0   0     0   0   0   0   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1       2 . 4 .     Appro x i m a t s ub t ra ct o 4   ( ASUB _ 4 )   I n   th ca s o f   A P SC 4   [ 1 0 ] ,   th d if f er e n ce   is   ap p r o x i m a te d ,   w h i le  m a in ta in i n g   B o u as   an   ex ac t   v alu e.   T h i s   ap p r o x i m at io n   lea d s   to   in co r r ec r esu lts   in   o n o u o f   th e   eig h ca s es,  w h ile   co r r ec b y   co m p u ti n g   th r e m a in i n g   ca s e s .   Sp ec if ica ll y ,   t h ex ce p tio n al  ca s ar i s e s   w h e n   X= 0 ,   Y= 1 ,   an d   B in =1 .   Fig u r 4   s h o w n   i s   lo g ical  d iag r a m   A SUB _ 4 .   3   NOT   g ate,   5   A ND  g ate,   4   O R   g ate,   1   XNO R   g ate  ar u tili ze d   f o r   th ASUB _ 4   d esig n in g .   T o tally ,   1 8   b asic g a ts   ar u tili ze d   i n   d esig n i n g   A S UB _ 4   d esig n .           Fig u r 4 .   A p p r o x i m a te  s u b tr ac to r   4   ( A SUB _ 4 )       2 . 5 .     Appro x i m a t s ub t ra ct o 5   ( ASUB _ 5 )   I n   A P S C 5   [ 1 0 ] ,   th d if f er en ce   is   ap p r o x i m ated   w h ile  m ain tai n i n g   B o u as  a n   ex ac v alu e.   T h e   r esu lt s   ar r ec o r d ed   f o r   eig h t c ases ,   o u t   o f   w h ich   s e v en   ca s es   y ield   co r r ec t o u tp u ts .   T h o n l y   e x ce p tio n   o cc u r s   w h e n   X= 1 ,   Y= 0 ,   an d   B in = 1 ,   w h er th r es u lt  is   in co r r ec t .   Ho w e v er ,   f o r   all  th r em ai n in g   ca s es,  A P SC 5   p r o d u ce s   ac cu r ate  r esu lts .   T h e   Fig u r 5   s h o w s   th i m p le m e n tatio n   o f   A SUB _ 5 .   3   NOT   g ate,   6   A ND  g ate,   4   OR   g a te,   1   XNOR  g ate  ar u ti lized   f o r   th A S UB _ 5   d esig n i n g .   T o tall y ,   1 9   b asic g ats ar u tili ze d   i n   d esi g n i n g   ASUB _ 4   d esig n .           Fig u r 5 .   A p p r o x i m a te  s u b tr ac to r   5   ( A SUB _ 5 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  14 ,   No .   2 J u l y   20 25 388 - 3 9 7   392   2 . 6 .     Appro x i m a t s ub t ra ct o 6   ( ASUB _ 6 )   Fo r   th A P S C 6   [ 1 0 ]   m o d el  d is cu s s ed ,   th d i f f er e n ce   is   co r r ec f o r   s ev en   o u o f   eig h t   c ases .   T h e   ex ce p tio n al  ca s o cc u r s   w h e n   X= 1 ,   Y= 0 ,   an d   B in =0 .   Ho w e v er ,   it  is   w o r t h   n o ti n g   t h a th v al u o f   B o u r e m ain s   co r r ec f o r   all  e ig h ca s es.  a n d   th e   Fi g u r 6   s h o ws  th e   g ate   le v el  i m p le m e n tat i o n   o f   t h ASUB _ 6   u s i n g   b asic  g ate s .   A SUB _ 6   is   d esig n ed   u s i n g   3   NOT   g ate,   5   A ND  g ate,   3   OR   g ate,   1   X NOR  g a te.   1 7   b asic  g ates a r r eq u ir ed   to   i m p le m e n A SUB _ 6 .           Fig u r 6 .   A p p r o x i m a te  s u b tr ac to r   6   ( A SUB _ 6 )       2 . 7 .     Appro x i m a t s ub t ra ct o 7   ( ASUB _ 7 )   I h as  b ee n   o b s er v ed   t h at  t h e   p r o p o s ed   d esig n ,   A P SC 7   [ 1 0 ] ,   ex h ib its   co r r ec d if f er e n ce   v al u es  i n   s ev e n   o u t   o f   ei g h ca s e s .   T h ex ce p tio n al  ca s ar is e s   w h en   X= 0 ,   Y= 1 ,   an d   B in =0 .   Ho w e v er ,   it  is   i m p o r tan to   n o te  th at  t h v a lu o f   B o u r e m ai n s   co r r ec f o r   all  eig h ca s es.  T h ese  r esu lts   h a v b ee n   ac cu r atel y   r ec o r d ed   in   th tr u t h   tab le.   A S UB _ 7   is   d es ig n ed   u s in g   3   N OT   g ate,   8   AND  g ate,   3   OR   g ate,   1   XNO R   g ate.   2 0   b asic  g ate s   ar r eq u ir ed   to   im p le m e n t t h ASUB _ 7 .   W h en   co m p ar in g   A SUB _ 1   to   A SUB _ 3   w it h   ASUB _ 4   to   A SUB _ 7 ,   it  b ec o m es  ev id e n th at  t h e   f o r m er   g r o u p   ( ASUB _ 1   to   ASUB _ 3 )   h as  h i g h er   p r o b ab i lit y   o f   er r o r s .   Un li k ASUB _ 2 ,   w h ich   in tr o d u ce s   th co n ce p o f   ap p r o x im at io n   o n l y   in   D,   ASUB _ 1   an d   A S UB _ 3   f o llo w   s i m ilar   ap p r o a ch .   Fig u r 7   s h o w s   th d iag r a m m atic  r ep r esen tati o n   o f   A SUB _ 7 .       X Y B in D B ou t     Fig u r 7 .   A p p r o x i m a te  s u b tr ac to r   7   ( A SUB _ 7 )       T ab le  2   s h o w s   t h co m p ar is o n   o f   i n p u t s   an d   t h o u tco m es   o f   A SUB _ 4 ,   A S UB _ 5 ,   A SU B _ 6 ,   an d   ASUB _ 7   w it h   E X SC .   E ac h   s u b tr ac to r   p r o d u ce s   er r o r   in   th d if f er en ce   a n d   m ain tain s   t h B o u as  t h s a m e.   Am o n g   7   i n p u co m b i n atio n s ,   o n p air   o f   in p u g o t h er r o r ed   r esu lt,  f o r   t h r e m in in g   co m b in at io n s   th e   r esu lt  m ai n tai n ed   to   b ex ac t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E xp lo r in g   th la n d s ca p o f a p p r o xima te  s u b tr a ctio n   meth o d s   in   A S I C   p la tfo r m   ( M.  P r iya d h a r s h n i )   393   T ab le  2 .   Ob s er v atio n   o f   o u tco m es o f   A SUB _ 4 ,   A SUB _ 5,   ASUB _ 6,   an d   A SUB _ 7   I n p u t s   EX S C   A S U B _ 4   [ 1 0 ]   A S U B _ 5   [ 1 0 ]   A S U B _ 6   [ 1 0 ]   A S U B _ 7   [ 1 0 ]   X   Y   B i n   B o u t   D   B o u t 4   D4   B o u t 5   D5   B o u t 6   D6   B o u t 7   D7   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   0   1   0   1   1   1   1   1   1   1   1   1     0   1   1   1   0   1     1   0   1   0   1   0   1   0   0   0   1   0   1   0   1   0     0   1   1   0   1   0   0   0   0   0     0   0   0   0   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1       3.   RE SU L T S E X AM I NATI O N   T h g ate - le v el  i m p le m e n tatio n   o f   th ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r s   in v o l v ed   in d iv id u al  Ve r ilo g   co d e   co m p o s i tio n   f o r   ea ch   d esi g n .   T h o r o u g h   f u n ct io n al   v er i f ic atio n   w a s   ex ec u ted   u s i n g   t h S y n o p s is   Ver ilo g   co m p iler   an d   s i m u lato r .   S y n th e s i s   r ep o r ts   w er p r o d u ce d   v ia  d esig n   co m p iler ,   em p lo y i n g   T ai w a n   Se m ico n d u cto r   Ma n u f ac t u r in g   C o m p an y   ( T SMC )   65   n m   tech n o lo g y   [ 1 1 ] .   T h co m p r eh en s iv e   an al y s i s   co v er ed   all  p r o ce s s   co r n er s   s p ec if ied   w it h i n   th lib r ar y   f iles .   T h tab u lated   o u tco m e s   ar d etailed   b elo w .   T ab le   3   d is p lay s   th t y p ical   co r n e r   p er f o r m an ce   o f   t h ap p r o x im a ted   s u b tr ac to r s .   I s h o w ca s e s   o b s er v ed   v al u es  f o r   v ar io u s   f e atu r es  s u c h   a s   p o w er ,   ar ea ,   an d   d elay ,   p r o v id i n g   in s i g h ts   i n t o   th c h ar ac ter is tic s   an d   ef f icie n c y   o f   ea ch   s u b tr ac to r   m o d el.   T h tab le  allo w s   f o r   co m p ar is o n   b et w ee n   th b est  an d   w o r s t - ca s e   s ce n ar io s   f o r   s u b tr ac to r   d esig n s ,   co n s id er in g   f ac to r s   s u c h   as  p o w er   co n s u m p tio n ,   d ela y ,   an d   ar ea .       T ab le  3 .   T a b u latio n   o f   t y p ical  co r n er   D e si g n s   A r e a   D e l a y   P o w e r   EX A C T   4 7 . 2   0 . 1 2   0 . 1 1 9 8   A S U B _ 1   [ 9 ]   3 2 . 8   0 . 1 2   0 . 0 8 5 2   A S U B _ 2   [ 9 ]   3 2 . 8   0 . 1 2   0 . 0 8 5 2   A S U B _ 3   [ 9 ]   1 0 . 8   0 . 1 1   0 . 0 2 0 1   A S U B _ 4   [ 1 0 ]   2 5 . 2   0 . 1 2   0 . 0 5 9 6   A S U B _ 5   [ 1 0 ]   3 2 . 4   0 . 1 2   0 . 0 7 1 1   A S U B _ 6   [ 1 0 ]   34   0 . 1 2   0 . 0 7 6 8   A S U B _ 7   [ 1 0 ]   2 3 . 2   0 . 1 1   0 . 0 3 3 6       T h p o w er   co n s u m p tio n   co m p ar is o n   b et w ee n   t h ap p r o x im ate  s u b tr ac to r   m o d els  an d   th E XACT   s u b tr ac to r   r ev ea ls   in ter esti n g   f i n d in g s .   Firstl y ,   b o th   ASUB _ 1   an d   ASUB _ 2   m o d els  co n s u m e   ap p r o x i m atel y   2 8 . 8 8 % less   p o w er   co m p ar ed   to   th E X A C T   s u b tr ac to r .   T h is   p o w er   r ed u ctio n   i n   A SUB _ 2   is   eq u iv a len t to   t h e   p o w er   co n s u m p tio n   o b s er v ed   in   A SUB _ 1 .   Mo v in g   o n ,   ASUB _ 3   d em o n s tr ate s   s u b s t an tial  d ec r ea s in   p o w er   co n s u m p tio n ,   w it h   ap p r o x i m ate l y   8 3 . 1 0 % less   p o w er   co n s u m ed   t h an   t h E X AC T   s u b tr ac to r .   ASUB _ 4   also   ex h ib its   n o tab le   p o w er   s a v i n g s ,   co n s u m i n g   ar o u n d   5 0 . 1 4 4 less   p o w er   t h a n   th e x ac s u b tr ac to r   m o d els.  A d d itio n a ll y ,   ASUB _ 5   s h o w s   s i g n i f ica n r ed u ctio n   i n   p o w er   c o n s u m p tio n ,   b ein g   ap p r o x im a tel y   4 0 . 6 6 less   th an   t h E X A C T   s u b tr ac to r .   Fu r th er m o r e,   A SUB _ 6   an d   A SUB _ 7   m o d els  s h o w ca s co m m e n d ab le  p o w er   ef f icie n c y ,   co n s u m i n g   ap p r o x i m at el y   3 6 . 0 0 2 4 an d   7 1 . 9 5 less   p o w er ,   r esp ec tiv el y ,   w h en   co m p ar ed   to   th ex ac s u b tr ac to r   m o d el.   T h ese  f in d in g s   h ig h li g h t   th p o w er - s a v in g   p o ten tial  o f   th ap p r o x im ate  s u b tr ac to r   d esig n s .   T h g r ap h   b elo w   illu s tr ates  th co m p ar is o n   o f   th ar ea   d ela y   p r o d u ct  ( A DP ) ,   P D P ,   an d   p o w er   ar ea   p r o d u ct   ( P A P )   o f   ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r s   at  b est  co r n er .   Fig u r 8   is   th e   p lo ttin g   o f   th t y p ical  co r n er .   I n   ad d itio n   to   p o w er   co n s u m p tio n ,   th d ela y   i n   th o p er atio n   o f   th s u b tr ac to r s   is   al s o   cr u cial   f ac to r .   W h en   co n s id er in g   t h o p er atio n   d elay ,   th v al u e s   p r o d u ce d   b y   th ex i s ti n g   an d   p r o p o s ed   m o d els  ar co m p ar ed   to   th ex is ti n g   m o d els.  I is   o b s er v ed   th at  m o d els  ASUB _ 1 ,   A SUB _ 2 ,   A SU B _ 4 ,   A SUB _ 5 ,   an d   ASUB _ 6   ex h ib it  eq u al  d ela y   v alu e s .   Ho w ev er ,   A S UB _ 3   an d   A SUB _ 7   d e m o n s tr ate  ap p r o x i m atel y   0 . 8 3 3 3 %   less   d ela y   co m p ar ed   to   th e x i s tin g   m o d el s .   Fu r t h er m o r e,   w h e n   e v al u ati n g   th ar ea   a s   d esi g n   m etr ic,   t h v alu e s   o f   th e   ex i s ti n g   an d   p r o p o s ed   s u b tr ac to r   m o d els  ar co m p a r ed   to   th ex ac s u b tr ac to r   m o d el.   T h f i n d in g s   in d icate   t h at  ASUB _ 1   an d   ASUB _ 2   h av e   an   ar ea   ap p r o x i m atel y   3 0 . 5 0 8 less   th a n   t h e   E XSC   m o d el.   O n   t h o t h er   h an d ,   A P SC 3   s h o w s   s ig n i f ican r ed u ctio n   i n   ar ea   b y   7 7 . 1 2 %.  Si m ilar l y ,   A SUB _ 4 ,   A SUB _ 5 ,   A SUB _ 6 ,   an d   ASUB _ 7   h av ar ea   v alu e s   lo w er   t h an   t h ex ac s u b tr ac to r   m o d e b y   4 6 . 6 1 %,   3 1 . 3 %,  2 7 . 9 6 6 1 %,  an d   5 0 . 8 4 7 %,  r esp ec tiv el y .   T ab le  4   p r esen ts   t h an al y s is   o f   th b est co r n er s   f o r   th ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  14 ,   No .   2 J u l y   20 25 388 - 3 9 7   394       Fig u r 8 .   Gr ap h   o f   t y p ical  co r n er       T ab le  4 .   T a b u latio n   o f   b est - ca s s ce n ar io s   D e si g n s   A r e a   D e l a y   P o w e r   EX A C T   44   0 . 0 9   0 . 0 9 2 9   A S U B _ 1   [ 9 ]   44   0 . 0 9   0 . 0 9 2 9   A S U B _ 2   [ 9 ]   4 2 . 2   0 . 0 9   0 . 1 0 7 2   A S U B _ 3   [ 9 ]   1 0 . 8   0 . 0 7   0 . 0 6 6 1   A S U B _ 4   [ 1 0 ]   2 4 . 8   0 . 0 9   0 . 1 8 0 3   A S U B _ 5   [ 1 0 ]   3 2 . 8   0 . 0 9   0 . 0 5 5 4   A S U B _ 6   [ 1 0 ]   34   0 . 0 9   0 . 0 8 0 8   A S U B _ 7   [ 1 0 ]   2 2 . 8   0 . 0 9   0 . 1 4 3 9       Fro m   th a n al y s i s ,   th p o w er   co n s u m ed   b y   ASUB _ 2   is   ap p r o x im a tel y   1 5 . 3 3 6 g r ea ter   th an   t h e   ex ac s u b tr ac to r ,   w h i le  A SU B _ 1   c o n s u m es  t h s a m p o w er   as  th ex ac m o d el.   A SU B _ 3   d em o n s tr ates  a   p o w er   r ed u ctio n   o f   ap p r o x i m atel y   2 8 . 9 6 %,  w h ile  ASU B _ 4   co n s u m e s   s ig n i f ica n tl y   m o r p o w er   ( 9 3 % co m p ar ed   to   th e   ex ac s u b tr ac to r .   A SUB _ 5   an d   A SUB _ 6   ex h ib it   p o w er   r ed u ctio n s   o f   ap p r o x i m atel y   4 0 . 4 %   an d   1 3 . 1 0 6 2   r esp ec tiv ely .   O n   t h o th er   h a n d ,   ASUB _ 7   co n s u m es a p p r o x i m a tel y   5 4 . 7 5 m o r p o w er .   C o n s id er in g   t h ar ea   f ac to r ,   A S UB _ 2   h as  an   ar ea   ap p r o x i m ate l y   4 . 0 9 less   t h a n   th ex ac t   s u b tr ac to r ,   w h ile  A S UB _ 1   h as  th s a m ar ea .   A SUB _ 3   s h o w s   s u b s tan t ial  ar ea   r ed u ctio n   o f   ap p r o x i m atel y   7 5 . 4 5 %.  A SUB _ 4 ,   A SUB _ 5 ,   ASUB _ 6 ,   an d   ASUB _ 7   d em o n s tr ate  ar ea   r ed u ct io n s   o f   ap p r o x i m atel y   4 3 . 6 %,   2 5 . 4 5 %,  2 2 . 7 3 %,  an d   4 8 . 1 8 %,   r e s p ec tiv el y .   F ig u r 9   s h o w s   t h p lo ttin g   o f   t h b est co r n er s .           Fig u r 9 .   Gr ap h   o f   b est - ca s s ce n ar io s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E xp lo r in g   th la n d s ca p o f a p p r o xima te  s u b tr a ctio n   meth o d s   in   A S I C   p la tfo r m   ( M.  P r iya d h a r s h n i )   395   I n   ter m s   o f   o p er atio n   d ela y ,   all  th e   m o d els,  e x ce p A S UB _ 3 ,   ex h ib it  t h s a m d ela y   a s   th e x ac t   s u b tr ac to r .   A SUB _ 3   d em o n s tr ates  d elay   r ed u ctio n   o f   ap p r o x im a tel y   2 2 . 2 2 %.  Fig u r 1 0   is   th g r ap h   illu s tr atin g   t h co m p ar is o n   o f   th A DP ,   P DP ,   an d   P A P   f o r   th ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r s   at  th w o r s co r n er .   T ab le   5   p r o v id ed   s h o w ca s es  t h an al y s i s   o f   th w o r s t - ca s s ce n ar io s   f o r   th ap p r o x i m ate   s u b t r ac to r s .   T h ese  r esu lt s   ar o b tain ed   f r o m   t h S y n o p s is   d esi g n   co m p iler   a n d   th ese   r esu lts   co m p ar ts   t h ar e a,   p o w er ,   an d   d ela y   v alu e s   o f   t h ap p r o x i m ate  s u b t r ac to r s .           Fig u r e   1 0 .   g r ap h   o f   w o r s t - ca s e   s ce n ar io s       T ab le  5 .   T a b u latio n   o f   w o r s t - c ase  s ce n ar io s   D e si g n s   A r e a   D e l a y   P o w e r   EX A C T   6 6 . 8   0 . 1 7   0 . 0 5 4 9   A S U B _ 1   [ 9 ]   5 1 . 6   0 . 1 7   0 . 0 5 4 9   A S U B _ 2   [ 9 ]   4 8 . 8   0 . 1 7   0 . 0 6 3 4   A S U B _ 3   [ 9 ]   1 0 . 8   0 . 1 6   0 . 0 2 9   AS U B _ 4   [ 1 0 ]   2 1 . 6   0 . 1 8   0 . 0 6 1 2   A S U B _ 5   [ 1 0 ]   2 8 . 4   0 . 1 8   0 . 0 7 7 4   A S U B _ 6   [ 1 0 ]   3 7 . 6   0 . 1 8   0 . 1 3 6 9   A S U B _ 7   [ 1 0 ]   2 2 . 8   0 . 1 7   0 . 0 5 4 9       W h en   co m p ar i n g   t h ar ea   o f   t h ap p r o x i m ate   s u b tr ac to r s   to   th e   ex ac t   s u b tr ac to r ,   th f o r m er   d em o n s tr ate s   r ed u ctio n s   o f   2 2 . 7 9 %,  2 6 . 9 5 %,  8 3 . 8 3 %,  6 7 . 7 %,  5 7 . 5 %,  4 3 . 6 %,  an d   6 5 . 8 7 %.  Am o n g   th at   ASUB _ 3   ac h iev e s   les s   r ed u cti o n   in   ar ea   co m p ar ed   to   all  o th er   d esig n s .   I n   ter m s   o f   th b as i g ates  ASUB _ 3   is   i m p le m en ted   u s i n g   o n l y   1 0   b asic g ate s   w h ic h   i s   v er y   le s s   co m p ar ed   to   o th er   d esig n s .   I n   th is   s ec tio n ,   w a n al y s t h d esi g n   m etr ics  w i th   f o cu s   o n   o p er atio n al  d ela y   as  th p r i m ar y   f ac to r .   T h o p er atio n al  d ela y   v alu e s   o f   m o d el s   ASUB _ 1 ,   ASUB _ 2 ,   A SUB _ 3 ,   A SUB _ 4 ,   ASUB _ 5 ,   A S UB _ 6 ,   an d   ASUB _ 7   ar co m p ar ed   t o   th E XACT   s u b tr ac to r   m o d els.  I is   o b s er v ed   th at  ASU B _ 1 ,   A SUB _ 2 ,   an d   ASUB _ 7   h av th e   s a m d ela y   v alu e s   as   t h E X AC T   m o d el.   Ho w e v er ,   A P SC 3   s h o w s   a   d ela y   r ed u ctio n   o f   ap p r o x i m a tel y   5 . 8 8 %,  w h ile  ASUB _ 4 ,   A SUB _ 5 ,   an d   A SU B _ 6   ex h ib it  d elay s   th at  ar 5 . 8 8 g r ea ter   th an   th e   ex ac t s u b tr ac to r .   Fu r t h er m o r e,   th e   an al y s is   co n s id er s   th e   m a in   f ac to r   o f   p o w e r   co n s u m p tio n .   T h p o w er   co n s u m ed   b y   m o d el s   A SUB _ 1   an d   A SUB _ 7   is   th s a m as  th ex ac s u b tr ac to r s .   Ho w e v er ,   th o th er   m o d els  d if f er   in   p o w er   co n s u m p tio n .   ASUB _ 2   co n s u m es  ap p r o x i m atel y   1 5 . 4 7 m o r p o w er ,   w h ile  A SU B _ 3   d em o n s tr ates  a   p o w er   r ed u ctio n   o f   ap p r o x i m atel y   4 7 . 2 0 %.  A d d itio n all y ,   ASUB _ 4   an d   A S UB _ 5   co n s u m ap p r o x i m atel y   1 1 . 2 8 % a n d   4 0 . 7 0 m o r p o w er ,   r esp ec tiv e l y .   Fi g u r e   1 0   a n al y s es t h w o r s t c ase  s ce n ar i o s   o f   d esig n s .   Fu r t h er   th ef f icie n c y   o f   ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r s   ar ev alu ated   b ased   o n   th eir   er r o r   m etr ics  s u c h   er r o r   d is tan ce   ( E D) ,   m ea n   r e lativ er r o r   d is tan ce   ( M R E D )   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ]   an d   i m a g q u ali t y   m etr ics  s u c h   a s   s tr u ct u r al  s i m ilar it y   i n d ex   an d   p ea k   s ig n al  to   n o i s r atio   ( P S NR )   [ 1 4 ] ,   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] .       4.   CO NCLU SI O N   I n   s u m m ar y ,   t h a n al y s i s   o f   t h ap p r o x i m ate   s u b tr ac to r s   h as  p r o v id ed   v al u ab le  i n s i g h ts   in to   t h eir   p er f o r m a n ce   an d   ch ar ac ter is t ics  w h en   co m p ar ed   to   th e x ac s u b tr ac to r   m o d el.   T h ese  s u b tr ac to r s   h av e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  14 ,   No .   2 J u l y   20 25 388 - 3 9 7   396   u n d er g o n g ate - le v el  i m p le m en tatio n ,   a n d   th eir   f u n ct io n al   v er if icatio n ,   s y n t h esi s ,   an d   an al y s is   h av b ee ca r r ied   o u u s in g   S y n o p s is .   T h r es u lt s   e m p h as ize  t h p o te n tial  b e n e f its   o f   u s in g   ap p r o x i m ate  s u b tr ac to r s   i n   ter m s   o f   p o w er   co n s u m p tio n ,   ar ea   ef f icie n c y ,   an d   o p er atio n al  d ela y .   T h m o d el  A S UB _ 3   w ill  o cc u p y   les s   ar ea   co m p ar ed   to   o th er   s u b tr a cto r   w h ic h   m a k es  it  as  s ta n d   o u m o d el,   th at  tr ad e - o f f   b e t w ee n   t h v al u e s   o f   ar ea ,   p o w er   co n s u m ed   an d   o p er atio n al  d ela y .   Ulti m atel y ,   s elec ti n g   t h b est  s u b tr ac to r   d ep en d s   o n   s p ec if i c   d esig n   r eq u ir e m e n ts   an d   p r io r ities ,   tak i n g   i n to   ac co u n th e   tr ad e - o f f s   b et w ee n   p o w er ,   ar ea ,   an d   d elay .   T h s tu d y   id e n ti f ied   th o p ti m al  a p p r o x im a te  s u b tr ac to r ,   d em o n s tr atin g   its   p o ten tia to   s ig n i f i ca n tl y   e n h an ce   t h s p ee d   o f   d iv is io n   o p er atio n s .   Fu r t h er   u til izatio n   o f   t h is   id e n tif ied   s u b tr ac to r   p r o m i s es  to   e x p ed ite  th d i v is io n   p r o ce s s ,   p av in g   t h w a y   f o r   h i g h - s p ee d   co m p u tatio n s   in   v ar i o u s   ap p licatio n s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   J.  H a n   a n d   M .   O r sh a n s k y ,   A p p r o x i mat e   c o m p u t i n g :   A n   e me r g i n g   p a r a d i g f o r   e n e r g y - e f f i c i e n t   d e si g n ,   i n   P ro c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 1 3   I EE E u r o p e a n   T e st   S y m p o si u m   ( ETS 1 3 ) ,   M a y .   2 0 1 3 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ET S . 2 0 1 3 . 6 5 6 9 3 7 0 .   [ 2 ]   R .   E .   B l a h u t ,   F a st   a l g o r i t h m f o r   d i g i t a l   si g n a l   p ro c e ss i n g .   U S A :   A d d i so n - W e sl e y ,   1 9 8 5 .   [ 3 ]   R .   H e g d e   a n d   N .   R .   S h a n b h a g ,   S o f t   d i g i t a l   si g n a l   p r o c e ssi n g ,   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   Ve r y   L a r g e   S c a l e   I n t e g r a t i o n   ( VL S I )   S y s t e m s ,   v o l .   9 ,   n o .   6 ,   p p .   8 1 3 8 2 3 ,   D e c .   2 0 0 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 9 2 . 9 7 4 8 9 5 .   [ 4 ]   W .   W o l f ,   H i g h - p e rf o rm a n c e   e m b e d d e d   c o m p u t i n g :   Arc h i t e c t u res ,   a p p l i c a t i o n s ,   a n d   m e t h o d o l o g i e s ,   2 n d   e d .   U S A :   M o r g a n   K a u f man n ,   2 0 1 4 .   [ 5 ]   M .   P r i y a d h a r s h n i   a n d   S .   K u mar a v e l ,   A   c o mp a r a t i v e   e x p l o r a t i o n   a b o u t   a p p r o x i mat e   f u l l   a d d e r f o r   e r r o r   t o l e r a n t   a p p l i c a t i o n s ,   i n   t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   VLS I   D e si g n   a n d   T e st ,   2 0 1 8 ,   p p .   6 1 74 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 13 - 5 9 5 0 - 7.   [ 6 ]   D .   S h i n   a n d   S .   K .   G u p t a ,   A p p r o x i mat e   l o g i c   sy n t h e si f o r   e r r o r   t o l e r a n t   a p p l i c a t i o n s,”   i n   2 0 1 0   D e si g n ,   Au t o m a t i o n   &   T e st   i n   Eu r o p e   C o n f e re n c e   &   Ex h i b i t i o n   ( D A T 2 0 1 0 ) ,   M a r .   2 0 1 0 ,   p p .   9 5 7 9 6 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / D A T E. 2 0 1 0 . 5 4 5 6 9 1 3 .   [ 7 ]   G .   N .   Jy o t h i   a n d   S .   S r i D e v i ,   D i s t r i b u t e d   a r i t h me t i c   a r c h i t e c t u r e f o r   F I R   f i l t e r s - A   c o mp a r a t i v e   r e v i e w ,   i n   2 0 1 7   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Wi r e l e ss  C o m m u n i c a t i o n s ,   S i g n a l   Pro c e ss i n g   a n d   N e t w o rki n g   ( W i S PN ET) ,   M a r .   2 0 1 7 ,   p p .   2 6 8 4 2 6 9 0 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 / W i S P N ET . 2 0 1 7 . 8 3 0 0 2 5 0 .   [ 8 ]   K .   V .   P a l e m,  En e r g y   a w a r e   c o mp u t i n g   t h r o u g h   p r o b a b i l i s t i c   sw i t c h i n g :   a   st u d y   o f   l i mi t s,”   I EE T ra n s a c t i o n o n   C o m p u t e rs ,   v o l .   5 4 ,   n o .   9 ,   p p .   1 1 2 3 1 1 3 7 ,   S e p .   2 0 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C . 2 0 0 5 . 1 4 5 .   [ 9 ]   G .   N.   Jy o t h i   a n d   S .   S r i d e v i ,   H i g h   s p e e d   a n d   l o w   a r e a   d e c i si o n   f e e d - b a c k   e q u a l i z e r   w i t h   n o v e l   me mo r y   l e ss  d i st r i b u t e d   a r i t h me t i c   f i l t e r ,   M u l t i m e d i a   T o o l s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   7 8 ,   n o .   2 3 ,   p p .   3 2 6 7 9 3 2 6 9 3 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 018 - 7 0 3 8 - 6.   [ 1 0 ]   A .   G o r a n t l a   a n d   P .   D e e p a ,   D e si g n   o f   a p p r o x i m a t e   s u b t r a c t o r a n d   d i v i d e r f o r   e r r o r   t o l e r a n t   i m a g e   p r o c e ssi n g   a p p l i c a t i o n s ,   J o u rn a l   o f   El e c t r o n i c   T e s t i n g ,   v o l .   3 5 ,   n o .   6 ,   p p .   9 0 1 9 0 7 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 8 3 6 - 0 1 9 - 0 5 8 3 7 - 5.   [ 1 1 ]   M .   P r i y a d h a r s h n i ,   A .   R .   G u p t a ,   V .   N .   K u mar,  a n d   S .   K u m a r a v e l ,   A n   e r r o r   e f f i c i e n t   a n d   l o w   c o mp l e x i t y   a p p r o x i mat e   mu l t i b i t   a d d e r   f o r   i m a g e   p r o c e ssi n g   a p p l i c a t i o n s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C i rc u i t   T h e o ry   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   4 9 ,   n o .   8 ,   p p .   2 3 7 3 2 3 8 1 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / c t a . 3 0 7 4.   [ 1 2 ]   A .   S .   R o y   a n d   A .   S .   D h a r ,   A   n o v e l   a p p r o a c h   f o r   f a st   a n d   a c c u r a t e   me a n   e r r o r   d i s t a n c e   c o m p u t a t i o n   i n   a p p r o x i mat e   a d d e r s,”   i n   2 0 1 8   I EE I n t e r n a t i o n a l   S y m p o si u m   o n   C i rc u i t a n d   S y st e m s   ( I S C AS ) ,   2 0 1 8 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S C A S . 2 0 1 8 . 8 3 5 1 1 7 1 .   [ 1 3 ]   Y .   W u ,   Y .   L i ,   X .   G e ,   Y .   G a o ,   a n d   W .   Q i a n ,   A n   e f f i c i e n t   me t h o d   f o r   c a l c u l a t i n g   t h e   e r r o r   st a t i s t i c o f   b l o c k - b a se d   a p p r o x i ma t e   a d d e r s,”   I EE T r a n s a c t i o n o n   C o m p u t e rs ,   v o l .   6 8 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 3 8 ,   J a n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C . 2 0 1 8 . 2 8 5 9 9 6 0 .   [ 1 4 ]   G .   P a l u b i n s k a s,   M y st e r y   b e h i n d   s i mi l a r i t y   me a su r e mse   a n d   S S I M ,   i n   2 0 1 4   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e ren c e   o n   I m a g e   Pro c e ssi n g   ( I C I P) ,   O c t .   2 0 1 4 ,   p p .   5 7 5 579 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I P . 2 0 1 4 . 7 0 2 5 1 1 5 .   [ 1 5 ]   R .   H a j a r e   a n d   C .   L a k sh m i n a r a y a n a ,   D e si g n   a n d   so f t w a r e   c h a r a c t e r i z a t i o n   o f   f i n F E T   b a se d   f u l l   a d d e r s,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Re c o n f i g u ra b l e   a n d   Em b e d d e d   S y st e m s (I J RES ) ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p p .   5 1 6 0 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 8 . i 1 . p p 5 1 - 6 0 .   [ 1 6 ]   M .   Z .   H u ss a i n   a n d   K .   N .   P a r v i n ,   L o w   p o w e r   a n d   h i g h   p e r f o r man c e   F F T   w i t h   d i f f e r e n t   r a d i c e s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re c o n f i g u ra b l e   a n d   Em b e d d e d   S y st e m s (I J RES ) ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   9 9 1 0 6 ,   Ju l .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 8 . i 2 . p p 9 9 - 1 0 6 .   [ 1 7 ]   C. - J.  S o o n g ,   R .   A .   R a h ma n ,   R .   R a ml i ,   M .   S .   A .   M a n a f ,   a n d   C . - C .   T i n g ,   A n   e v o l u t i o n a r y   a l g o r i t h m:   a n   e n h a n c e me n t   o f   b i n a r y   t o u r n a me n t   se l e c t i o n   f o r   f i s h   f e e d   f o r mu l a t i o n ,   C o m p l e x i t y ,   v o l .   2 0 2 2 ,   n o .   1 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 7 7 9 6 6 3 3 .   [ 1 8 ]   P .   P r i t t y ,   M .   K u mar,  a n d   M .   Z u n a i r a h ,   A   b o d y   b i a t e c h n i q u e   f o r   l o w   p o w e r   f u l l   a d d e r   u si n g   X O R   g a t e   a n d   p se u d o   N M O S   t r a n s i st o r ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re c o n f i g u ra b l e   a n d   Em b e d d e d   S y st e m ( I J RE S ) ,   v o l .   8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 2 1 6 8 ,   N o v .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 8 . i 3 . p p 1 6 2 - 1 6 8 .   [ 1 9 ]   A .   S a n d h u   a n d   S .   G u p t a ,   P e r f o r ma n c e   e v a l u a t i o n   o f   a n   e f f i c i e n t   f i v e - i n p u t   ma j o r i t y   g a t e   d e si g n   i n   Q C A   n a n o t e c h n o l o g y ,   I ra n i a n   J o u r n a l   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   -   T r a n sa c t i o n o f   E l e c t ri c a l   En g i n e e ri n g ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 9 9 8 - 0 1 9 - 0 0 2 9 6 - 2.   [ 2 0 ]   N .   S a r a v a n a k u mar ,   K .   S .   S u d h a n ,   K .   N .   V i j e y a k u m a r ,   a n d   S .   S a r a n y a ,   D e si g n   a n d   i m p l e me n t a t i o n   o f   r e d u c e d   p o w e r   e n e r g y   e f f i c i e n t   b i n a r y   c o d e d   d e c i mal   a d d e r ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re c o n f i g u r a b l e   a n d   Em b e d d e d   S y s t e m ( I J R ES ) ,   v o l .   8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 5 1 9 3 ,   N o v .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 8 . i 3 . p p 1 8 5 - 1 9 3 .   [ 2 1 ]   C .   M .   R .   P r a b h u ,   T .   W .   X .   W i l so n ,   a n d   T .   B h u v a n e sw a r i ,   L o w   p o w e r   1 1 T   a d d e r   c o mp a r a t o r   d e si g n ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re c o n f i g u ra b l e   a n d   Em b e d d e d   S y st e m s ( I J RES ) ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   2 8 3 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 9 . i 1 . p p 2 8 - 3 3 .   [ 2 2 ]   N .   D .   K u mar,   S .   R .   P r a s a d ,   C .   R .   K u mari,   a n d   C .   D .   N a i d u ,   D e si g n   a n d   a n a l y si o f   d i f f e r e n t   f u l l   a d d e r   c e l l u si n g   n e w   t e c h n o l o g i e s,”   L e c t u re   N o t e i n   El e c t r i c a l   En g i n e e ri n g ,   v o l .   6 6 1 ,   p p .   5 8 5 5 9 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 15 - 4 6 9 2 - 1 _ 4 5 .   [ 2 3 ]   H .   Ji a n g ,   L .   L i u ,   F .   L o mb a r d i ,   a n d   J.   H a n ,   A p p r o x i mat e   a r i t h me t i c   c i r c u i t s:   d e si g n   a n d   e v a l u a t i o n ,   Ap p r o x i m a t e   C i rc u i t s ,   p p .   67 9 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 3 1 9 - 9 9 3 2 2 - 5 _ 4 .   [ 2 4 ]   C .   G .   N .   a n d   S .   K u l k a r n i ,   E n h a n c e d   M A C   c o n t r o l l e r   a r c h i t e c t u r e   f o r   2 D   p r o c e ssi n g   b a se d   o n   F P G A   w i t h   c o n f i g u r a b l e   r e so u r c a l l o c a t i o n ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re c o n f i g u ra b l e   a n d   Em b e d d e d   S y s t e m ( I J RE S ) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 2 2 2 0 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 1 0 . i 3 . p p 2 1 2 - 2 2 0 .   [ 2 5 ]   D .   R .   I .   M .   S e t i a d i ,   P S N R   v s   S S I M :   i m p e r c e p t i b i l i t y   q u a l i t y   a sse ssm e n t   f o r   i mag e   st e g a n o g r a p h y ,   Mu l t i m e d i a   T o o l s   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 0 ,   n o .   6 ,   p p .   8 4 2 3 8 4 4 4 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 0 4 2 - 0 2 0 - 1 0 0 3 5 - z.   [ 2 6 ]   A .   H o r e   a n d   D .   Z i o u ,   I mag e   q u a l i t y   me t r i c s:   P S N R   v s.  S S I M ,   i n   2 0 1 0   2 0 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   P a t t e rn   Re c o g n i t i o n A u g .   2 0 1 0 ,   p p .   2 3 6 6 2 3 6 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C P R . 2 0 1 0 . 5 7 9 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E xp lo r in g   th la n d s ca p o f a p p r o xima te  s u b tr a ctio n   meth o d s   in   A S I C   p la tfo r m   ( M.  P r iya d h a r s h n i )   397   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Dr   M.   Pri y a d h a r s h n         re c e iv e d   h e B. T e c h .   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e ri n g   f ro m   A n n a   Un iv e rsit y ,   Ch e n n a i,   In d i a   in   2 0 1 0 ,   M . T e c h .   d e g re e   in   V L S De sig n   f ro m   V e lt e c h   Un iv e rsity ,   Ch e n n a i,   I n d ia,   i n   2 0 1 3   a n d   P h . D .   d e g re e   in   V L S f ro m   V e ll o re   i n stit u te  o f   Tec h n o lo g y ,   V e ll o re ,   I n d ia,  i n   2 0 2 1 .   S h e   is  c u rre n tl y   w o rk in g   a P a n im a l a r   En g in e e rin g   Co ll e g e ,   Ch e n n a i.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a i l:   p riy a d h a rsh n i. p a n im a lar@ g m a il . c o m .         Ra je r m a n Th i n a k a r a n           re c e iv e d   th e   Ba c h e lo o f   S c ien c e   d e g re e   in   Co m p u ter   S c ien c e   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a la y sia   (UT M ),   M a la y sia ,   in   1 9 9 5 ,   th e   M a ste r’s  d e g re e   i n   IT   f ro m   Un iv e r -   siti   K e b a n g sa a n   M a la y sia   (UK M ),   in   2 0 1 2 ,   a n d   t h e   P h . D.  d e g re e   f ro m   UT M ,   in   2 0 1 9 .   S h e   is  c u rre n tl y   a n   A s so c iate   P r o f e ss o w it h   t h e   F a c u lt y   o f   Da ta  S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y ,   IN T In tern a ti o n a Un iv e rsit y ,   Ne g e ri   S e m b il a n ,   M a lay sia .   S h e   su p e rv ise s   b o th   Ba c h e lo r’s  a n d   M a ste r’s  stu d e n ts  ( M a ste r’s  a n d   P h . D.  lev e ls).   S h e   h a m o re   th a n   3 0   p a p e rs  in   i n tern a ti o n a l   a n d   lo c a l   jo u rn a ls,   in tern a ti o n a a n d   n a ti o n a l   c o n f e re n c e   p ro c e e d in g s,  a w e ll   a b o o k   c h a p ters   a n d   lec tu re   n o tes .   He re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   a rti f icia in telli g e n c e ,   a ss isti v e   tec h n o lo g y   in   e m p o w e rin g   d isa b led   stu d e n ts,  e lea rn in g ,   a n d   g a m in g   ra n g in g   f ro m   th e o r y   to   d e sig n   to   im p le m e n tatio n .   S h e   a lso   se rv e a a   m e m b e o f   th e   Ed it o rial   Bo a rd   a n d   a   T e c h n ica Re v iew e f o lo c a a n d   in tern a ti o n a l   j o u r n a l a n d   c o n f e re n c e s.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   ra jerm a n i. th in a @n e w in ti . e d u . m y .         Dr .   G r a n d e   Na g a   J y o th         w o r k in g   a A ss t.   P ro f e ss o in   M a d a n a p a ll e   In stit u te  o f   T e c h n o lo g y   a n d   S c ien c e .   S h e   h a s   c o m p lete d   h e B. T e c h .   d e g re e   in   th e   y e a o f   2 0 0 6   in   JN T UA .   S h e   c o m p lete d   h e r   M . T e c h .   f ro m   V IT   Un iv e rsity   in   th e   y e a o f   2 0 0 8 .   S h e   c o m p lete d   h e f u l l   ti m e   P h . D .   i n   V IT   Un iv e rsity   in   t h e   y e a o f   2 0 2 0 .   S h e   h a a ro u n d   2 0   sc o p u i n d e x e d   jo u rn a l s   a n d   c o n f e re n c e s.  S h e   h a a ro u n d   1 5   y e a rs   o f   te a c h in g   e x p e rien c e .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   n a g a j y o th isa i2 2 1 @g m a il . c o m .         Dr .   V ija y a k u m a r   Va r a d a r a j a n           c u rre n tl y   w o rk in g   a P ro f e ss o a n d   p ro g ra m   lea d e in   t h e   A jee n k y a   P a ti l   Un iv e rsit y ,   In d ia.  He   c o m p lete d   h is P h . D .   i n   A n n a   Un iv e rsit y   in   t h e   y e a o f   2 0 1 2 .   He   h a d   a r o u n d   2 0 5   jo u rn a l   p a p e rs  a n d   2 0   c o n f e re n c e   p a p e rs.  He   i s   e d it o rial   m e m b e f o m a n y   jo u rn a ls,  b o o k   c h a p ters   a n d   c o n f e re n c e s.  He   h a d   se v e ra f u n d in g   p ro jec ts  a n d   p a ten ts.  He   d e v o ted   c o m p u ter  sc ien ti st  a n d   e n g i n e e w it h   a   d o c to ra te,  2 0   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   in d u stry   a n d   e d u c a ti o n ,   a n d   c re a ti v e   m a n a g e rial  b a c k g ro u n d   a b o t h   d o m e stic  a n d   f o re ig n   o rg a n iza ti o n s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   v ij a y a k u m a r. v a ra d a ra jan @g m a il . c o m .         C.  S r in iv a s a   M u r th y           o b tai n e d   h is   B. E .   f ro m   B. A . M . Un iv e rs it y   A u ra n g a b a d   i n   2 0 0 0 .   M . T e c h .   V L S De sig n   f ro m   Bh a ra th   Un iv e rsity   Ch e n n a i n   2 0 0 5 .   He   c o m p lete d   M . T e c h .   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e ri n g   f ro m   Ac h a r y a   Na g a rju n a   Un i v e rsit y   G u n tu 2 0 1 0 .   He   h a s   m o re   th a n   2 0   y e a r o f   e x p e rien c e .   He   h a a   p a ten in   th e   Bio   M e d ic a En g in e e rin g   d o m a in .   His   f ield   o f   in tere st  is   V L S I,   A I   b a se d   b io   m e d ica e n g in e e rin g ,   a n d   e m b e d d e d   s y ste m s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il srin iv a sa m c h @g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.