I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io ( I J RA)   Vo l.  14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 ,   p p .   4 5 9 ~ 4 6 7   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 14 i 4 . pp 4 5 9 - 467           459       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   Desig n of low - po wer,  h ig h - speed  appro x ima te  4:2  c o mpres so rs  for ef ficien pa rti a l product r educ t io n in multi pliers       J a bez  Da niel  Vincent   Da v id M icha el 1 ,   An us ha   G o ra ntla 2 Ahila n Appa t h ura i 3 Dines h   Ra m a cha nd ra n 4   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   D r .   S i v a n t h i   A d i t a n a r   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   T h i r u c h e n d u r ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   R a g h u   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   V i sa k h a p a t n a m,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   P S N   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   T i r u n e l v e l i ,   I n d i a   4 I n f o r mat i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   H K B K   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   B a n g a l o r e ,   K a r n a t a k a ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  3 ,   2 0 2 4   R ev is ed   No v   1 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   No v   1 1 ,   2 0 2 5       P a rti a p ro d u c re d u c ti o n   b e c o m e th e   m a in   tas k   in   t h e   m u lt ip li c a ti o n   p ro c e ss .   T h e re fo re ,   t h e   p a rti a l   p r o d u c t   sta g e o f   m u lt i p li e rs  a re   re d u c e d   with   th e   u sa g e   o c o m p re ss o rs,  b y   u sin g   c o m p re ss o rs  in   t h e   m u lt i p l ier.  Us in g   c o m p re ss o rs  in   th e   m u lt i p li e r   c ircu it   sig n ifi c a n tl y   imp a c ts   m u lt ip li e r   p e rfo rm a n c e .   Ap p ro x ima te  c o m p re ss o rs  a re   c ru c ial  fo a c h iev in g   b e tt e r   d e sig n   m e tri c in   p a ra ll e m u lt ip l iers .   Th is  p a p e p r o p o se to   c re a te  v a rio u s   n e a p p r o x ima te  4 :2   c o m p re ss o r   c ircu it s.  A   trad e - o ff   is  m a d e   b e t we e n   th e   p e rfo rm a n c e   a n d   a c c u ra c y   o t h is   a p p r o x ima te  c ircu it   d e sig n   a p p r o a c h .   T h e   p ro p o se d   d e sig n h a v e   b e e n   imp l e m e n ted   u sin g   XO R - XN OR  g a te with   a   2 - to - 1   m u l ti p le x e r,   a n d   a lso   XO R - XN OR  g a tes   with   tran sm issio n   g a tes .   All   th e se   c ircu it h a v e   b e e n   sim u late d   u sin g   Ca d e n c e   in   d iffere n tec h n o lo g ica l   n o d e s.  C o m p a re d   wit h   t h e   e x isti n g   tec h n i q u e ,   th e   p r o p o se d   4 : 2   a p p ro x ima ti o n   c o m p re ss o p ro v i d e 5 1 . 4 %   p o we re d u c ti o n   a n d   2 6 . 4 5 %   d e lay   re d u c ti o n   fo r   4 5   n m   e q u i p m e n t.   K ey w o r d s :   Ap p r o x im ate  c o m p u tin g   C o m p r ess o r   Dela y   L o p o wer   Mu ltip lier   Par tial p r o d u ct  r e d u ctio n   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 :   An u s h Go r an tla   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r i n g ,   R ag h u   E n g i n ee r in g   C o lleg e   Vis ak h ap atn am ,   An d h r Pra d e s h   5 3 1 1 6 2 ,   I n d ia   E m ail:  an u s h ag o r a n tla3 @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   L o en er g y   u s ag is   s ig n if ican p r o b lem   wh e n   d esig n in g   ef f icien co m p u tin g   s y s tem s   in   ap p r o x im ate  co m p u tin g   [ 1 ] .   T h is   s tr ateg y   ca n   im p r o v e f f icien cy   [ 2 ]   with o u s ac r if icin g   ac ce p tab le  q u ality   b y   u s in g   ap p r o x im ate  c o m p u tatio n s   [ 3 ] .   Ap p r o x im ate  co m p u tin g   is   m o r s u itab le  in   em b ed d ed   an d   m o b ile   s y s tem s   [ 4 ]   an d   also   in   im a g r ec o g n itio n ,   d ata   m in in g ,   a n d   m ac h in e   lear n in g   [ 5 ] .   T h e r ar e   s ev er al  VL SI   ab s tr ac tio n s   [ 6 ] ,   in cl u d in g   th alg o r ith m ic,   ar c h itectu r al,   lo g ic,   g ate,   an d   tr an s is to r   lev els  [ 7 ]   Du r in g   m u ltip licatio n ,   th p a r tial  p r o d u ct  r ed u ctio n   s tag h as  h ig h   p o wer   co n s u m p tio n   [ 8 ] ,   lar g e   s ilico n   ar ea ,   an d   m o r d elay   d u to   r ep ea ted   ad d itio n s   [ 9 ] .   T h er ef o r e,   co m p r ess o r s   ar u s ed   to   im p r o v th cir cu it  p er f o r m an ce   [ 1 0 ] .   I n   4 - 2   co m p r ess o r   d esig n ,   th e   tr an s is to r   co u n r an g es  f r o m   4 0   to   2 8   [ 1 1 ] .   T h e   XOR  m ak es  u s o f   a   6 T   XO R - XNOR  g ate  [ 1 2 ] .   T h e   ad d e r s   co n s id er ed   ap p r o x im ate  im p lem en tatio n   in   t h lo wer   p ar tial  OR   ad d er   [ 1 3 ] .   I n   ap p r o x im atio n s ,   a   o n e - b it  ad d er ,   o r   f u ll  a d d er ,   an d   th e   c ir cu it  is   b u ilt  u s in g   b asic  g ates  [ 1 4 ] .   I n v e r ter s ,   two - in p u NAND ,   NOR,  XOR,  an d   XNOR  ar ex am p les  o f   b asic  g ates  u s ed   to   ca lcu late  [ 1 5 ]   Gate - lev el  lo g ic  co m p licatio n   r ed u ctio n s   ar e   p r o p o s ed   b y   t h au th o r   to   r ed u ce   th e   lo g ic   co m p lex ity   [ 1 6 ] .   s im ilar   k in d   o f   4 :2   c o m p r ess o r s   f o u n d   a   co m p a r ativ ev alu atio n   o f   f o u r   d if f er en t   ap p r o x im ate  ad d er s   [ 1 7 ] .   T h p u r p o s o f   th a p p r o x im ate  co m p r ess o r   is   p r esen ted   f o r   b io m e d ical  ap p licatio n s   [ 1 8 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   4 5 9 - 4 6 7   460   R ec en tly ,   v ar iety   o f   c o m p r e s s o r s   h av b ee n   p r o p o s ed   to   r ed u ce   d elay   wh ile  p er f o r m i n g   r ep ea ted   task s   [ 1 9 ] ,   an d   th ese  wer em p lo y ed   in   m u ltip lier s   to   ac co r d   co n f ig u r a b le  m u ltip lier s   [ 2 0 ] .   Ap p r o x im ate   m u ltip lier s   [ 2 1 ]   f o r   d is tin ct  co lu m n s   ar s y n t h esized   u s in g   th 2 8 n m   tec h n o lo g y   [ 2 2 ] .   Simu latio n s   ar e   co n d u cte d   o n   th co m p o n en an d   u tili za tio n   lay er s   to   ev alu ate  o u tco m es  [ 2 3 ] .   C o m p r ess o r s   lo wer   p r ec is io n   an d   e n ter   t h d o m ain   o f   ap p r o x im atio n   c o m p u tin g   b y   ev alu atin g   [ 2 4 ] .   An   u n s ig n e d   a p p r o x im atio n   m u ltip lier   d esig n   en h a n ce s   h ar d war ef f icien cy   with o u lo s in g   p r ec is i o n   [ 2 5 ] .   u n iq u 4 : 2   ap p r o x i m atio n   co m p r ess o r   is   u s ed   to   s im p lify   th p r o d u ct' s   in ter m ed iate  s ec tio n s   [ 2 6 ] ,   an d   t h in co r r ec r esu l t.  T h m ajo r ity   o f   m u ltip lier s   ar g en er ate d   with   r ea s o n in g ; d eter m in in g   w o u ld   r esu lt in   co n s id er ab le  i n ac cu r a cy   [ 2 7 ] .   Fro m   th r ec en r esear c h ,   th ex is tin g   tech n iq u es  f ac ch allen g es  lik m o r d el ay ,   p o wer   co n s u m p tio n ,   an d   m o r ar ea   o cc u p atio n .   T r ad itio n al  m u ltip lier s   s u f f er   f r o m   h ig h   p o wer   u s ag e,   lar g s ilico n   ar ea ,   an d   d elay ,   ar e   af f ec th s p ee d   o f   h a r d war e.   T o   a d d r ess   th ese  is s u es,  ap p r o x im ate ly   4 :2   c o m p r ess o r s   wer d ev elo p ed .   T h p r o p o s ed   m eth o d   r ed u ce s   th u s ag e   o f   tr an s is to r   co u n an d   lo wer s   t h co m p le x ity .   T h p r o p o s ed   co m p r ess o r   ac h iev es  lo p o wer   co n s u m p tio n   an d   d elay   at  6 T   XOR - XNOR  g ates  an d   2 T   Mu ltip lex er .   T h p r o p o s ed   ap p r o x im ate  co m p r ess o r   is   er r o r - t o ler an a n d   en er g y - ef f icien t.  T h e   r esu lt   ac cu r ac y   h as  b ee n   co n f ir m e d   b y   m etr ics s u ch   as M R E an d   NM E D.   T h r esear ch   q u esti o n s   f o r   th p r o p o s ed   m eth o d   a r h o th a p p r o x im ate  4 :2   c o m p r ess o r   s ig n if ican tly   r ed u ce s   p o wer   u s ag an d   d elay s ,   an d   h o th e   4 :2   co m p r ess o r   en h an ce s   ef f icien cy   an d   s p ee d   p er f o r m an ce .   d etailed   d is cu s s io n   o n   th e x is tin g   4 :2   c o m p r ess o r s   is   p r esen ted   in   Sectio n   2 ,   wh ile  Sectio n   3   d escr ib es  th d esig n   m eth o d   f o r   t h o r g an ize d   4 :2   c o m p r e s s o r .   Sectio n   4   o f f er s   a   co m p ar ativ an aly s is   o f   ex is tin g   an d   o r g an ize d   d esig n s ,   an d   Sectio n   5   c o n clu d es th e   p ap er .       2.   E XI ST I NG   M E T H O D   I n   g en er al,   m u ltip lier   u s es  co m p r ess o r   to   cu d o w n   o n   th s tag es  o f   p ar tial  p r o d u ctio n .   T h co m p r ess o r   4 - 2   [ 2 ]   in clu d es  5   in p u ts   an d   th r ee   o u tp u ts .   Fig u r 1   s h o ws  4 :2   co m p r ess o r .   T h er ef o r o u tp u t   eq u atio n s   o f   th ex ac 4 :2   co m p r ess o r   ar g iv e n   b y     =   1     2     3   4                                                                                                     ( 1)      = 4 ( 1   2     3   4 ) +        ( 1   2   3   4 )                              ( 2 )        =   3 (   1     2 ) + 1 ( 1 2 )      ( 3 )     T h 4 - 2   a r ch itectu r es  u s in g   XOR - XNO R   g ates  wi th   2   to   1   m u ltip lex er   a n d   XOR - XNOR  g ates  wi th   tr an s m is s io n   g ates.  T h s u m   e x p r ess io n   in   ter m s   o f   two   in p u t X OR - XNO R   g ates is a s   f o llo ws.      =  [   ( 1 2 ) (     3 4 ) + ( [ ( 1 2 )   ( 3 4 ) ] +  [ ( ( 1 2 ) ( 3 4 ) + ( 3 +   4 ) ]   ( 4 )           Fig u r 1 .   4 :2   co m p r ess o r s       3.   P RO P O SE AP P RO XI M A T E   4 : 2   CO M P RE SS O RS   Ou r   cu ttin g - e d g ap p r o x im atio n   r ed u ce s   ea ch   o f   th f iv e   in p u ts   an d   th r ee   o u tp u ts   to   f o u r   in p u ts   an d   two   o u tp u ts   b ef o r g r o u n d in g   o n o f   th f o u r   in p u ts   with   4 - 2   co m p r ess o r .   I n   o u r   p r o p o s ed   d esig n ,   ap p r o x im atio n s   wer m ad co n s id er in g   tr u th   tab les an d   B o o lean   ex p r ess io n s   f o r   p r ec is 4 - 2   co m p r ess o r   ca r r y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         Desig n   o f lo w - p o w er,  h ig h - s p ee d   a p p r o xima te  4 : 2   co mp r ess o r s     ( Ja b ez Da n iel  V in ce n Da vid   Mich a el )   461   an d   o u tp u t   s u m .   Fr o m   T a b le  1 ,   we  ca n   s ee   th at   th ei g h u p p er   b in ar y   b its   o f   X 4   a n d   C in   ar e q u al  c o m p ar e d   to   th o th er   lo wer   in p u ts   ( X 3 ,   X 2,   an d   X 1 ) .   T h e r ef o r e ,   we  ar ap p r o x im atin g ,   X 4 =C in ,   an d   in   th o u tp u t   co lu m n s ,   as  th er wer two   c ar r y   o u tp u ts ,   n am ely   C ar r y   an d   C out ,   th ey   ar co m b in ed   as  C o u t.  W h en   X 4 =C in   an d   C ar r y =   C out ,   co n s is ts   o f   th 5 - in p u an d   3   o u tp u ts   o f   4 - 2   co m p r ess o r   is   r e d u ce d   to   4   in p u ts   an d   2   o u tp u ts ,   r esp ec tiv ely .   T ab le  1   d is p lay s   th T r u th   T a b le  ( T T )   f o r   th p r o p o s ed   a p p r o x im ate  4 - 2   co m p r ess o r .       T ab le  1 .   T T   o f   a p p r o x im ate  4 : 2   C o m p r ess o r 2   X4   X3   X2   X1   C a r r y   S u m   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   1   0   0   1   0   0   1   0   0   1   1   1   0   0   1   0   0   0   1   0   1   0   1   1   0   0   1   1   0   1   0   0   1   1   1   1   1   1   0   0   0   0   0   1   0   0   1   0   1   1   0   1   0   0   1   1   0   1   1   1   0   1   1   0   0   0   1   1   1   0   1   1   0   1   1   1   0   1   0   1   1   1   1   1   1       I f   all  1 s   o f   X 4   ar r ep lace d   with   0   i n   T ab le  2 ,   th e   last   eig h r o ws  o f   in p u ts ,   C ar r y   an d   Su m   co lu m n s   ar r ep licatio n   o f   t h f ir s eig h r o ws,  h en ce   n eg lectin g   th last   eig h r o ws  in   T ab le  1 ,   th lo g ic  h er is   in s p ec ted   as a   Fu ll a d d er   with   g r o u n d e d   X4   in p u t a s   l aid   o u t in   Fig u r 2 .           Fig u r 2 .   Gate   lev el  s tr u ctu r o f   th p r o p o s ed   4 :2   c o m p r ess o r       C o n s id er in g   ( 1 )   an d   eq u alizin g   X 4   an d   C in ,     = 1     2   3   4     5     ( 5 )     =   1     2     3                                                             ( 6 )     Fro m   ( 5 ) ,   X 4   XOR  X 4   is   ze r o ,   wh ich   r e d u ce s   it  to   ( 6 ) ,   n o i f   all  1 s   o f   X 4   is   r ep lace d   with   0   i n   T ab le   2 ,   th e   last   eig h r o ws  o f   i n p u ts ,   C ar r y   an d   Su m   co lu m n s   ar e   r ep lic atio n   o f   th e   f ir s eig h r o ws,  h en ce   n e g lectin g   t h e   last   eig h r o ws  in   T ab le  2 ,   t h lo g ic  h er is   i n s p ec ted   as  a   Fu ll  ad d er   with   g r o u n d ed   X 4   in p u as  laid   o u t   in   Fi g u r e   3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   4 5 9 - 4 6 7   462         Fig u r 3 .   B lo ck   d iag r am   o f   p r o p o s ed   ap p r o x im ate  4 :2   c o m p r ess o r 2       co n d e n s ed   r ep r esen tatio n   o f   th e   Fig u r 3   b lo ck   d iag r a m .   p r o p o s ed   co m p r ess o r ' s   T ab le  2   is   s h o wn   in   Fig u r 3 ,   in   wh ich   XOR - XNO R   an d   MU b lo ck s   ar e   ex ec u ted   with   1 0 T   an d   6T   XOR - XNO R s   an d   T G,   2T   m u ltip lex er s ,   r esp ec tiv ely .   Fig u r 2   d ep icts   th s u g g e s ted   4 - 2   co m p r ess o r   g ate - le v el  ar ch itectu r e.       4.   RE SU L T S   T h is   s ec tio n   co m p a r es  ef f icie n cy   ag ai n s b o th   p r ec is an d   ap p r o x im ate  4 - 2   co m p r ess o r s .   Sp ec tr f r o m   C ad en ce   Desig n   Sy s tem s   is   u s ed   f o r   all  o f   th s im u latio n s .   4 5 n m   an d   9 0 n m   C MO tech n o lo g y   n o d es   ar u s ed   to   m im ic  e v er y   cir c u it.  T h p er f o r m a n ce   o f   t h p r o p o s ed   m eth o d   is   ev alu ated   u s i n g   MRED,   NM E D,   p o wer ,   tr an s is to r   co u n t,  a n d   d elay   co m p ar e d   with   ex is tin g   te ch n iq u es.     4 . 1 .     P er f o r m a nce  a na ly s is   T h NM E is   th ME s t an d ar d ized   to   th p a r ticu lar   d esig n ' s   h ig h est  ef f icien cy .   I n   m an y   ap p r o x im atio n   ap p licatio n s ,   t h d if f er e n ce   b etwe en   e x ac t   an d   ap p r o x i m ate  r esu lts   ex ce ed s   th eir   r elativ d if f er en ce s .   T h m ea n   r elativ e   er r o r   d is tan ce   ( MRED)   f o r   e v er y   N - b it a p p r o x im atio n   ad d er   is   g iv en   in   ( 7 ) ,      =   1 2 2     2 2  = 1                                                         ( 7 )     w h er   is   th p r ec is m u ltip licatio n   v alu a n   ME th at  r ep r e s en ts   th av er ag er r o r   d is tan ce .   No r m alize d   ME is   g iv en   i n   ( 8 ) ,       =   1 2 2  ( 2    1 ) 2    2 2  = 1                                                             ( 8 )     wh er E is   th e   er r o r   r ate   o f   th m etr ic.   C MO lo g ic  o p er ates  in   s tatic  s tate,   wh ich   m ea n s   th at  th i n p u t   v o ltag r em ain s   p r ac tically   c o n s tan t ,   w h er    is   th v o ltag d eliv er ed   to   lo g ic     wh ile  is   th s tati c   s u p p ly   cu r r en t.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         Desig n   o f lo w - p o w er,  h ig h - s p ee d   a p p r o xima te  4 : 2   co mp r ess o r s     ( Ja b ez Da n iel  V in ce n Da vid   Mich a el )   463   4 . 2 .     Co m pa ra t iv a na ly s is   I n   th p r o p o s ed   4 :2   co m p r ess o r   d esig n s ,   th co s f u n ctio n   ( C F)  is   em p lo y ed   as  u n if ied   m etr ic  to   ass es s   o v er all  d esig n   ef f icien cy   b y   in teg r atin g   m u ltip le  p er f o r m an ce   p a r am eter s   s u ch   as  ar ea ,   d elay ,   p o wer ,   an d   MRED.   T h C F,  d ef in e d   b y   ( 9 ) ,   h el p s   in   q u an titativ ely   co m p ar i n g   th e   tr ad e - o f f s   b et wee n   ac cu r ac y   an d   h ar d war ef f icien cy   ac r o s s   v a r io u s   co m p r ess o r   ar c h itectu r es.  T h is   ap p r o ac h   e n ab les  h o li s tic  ev alu atio n   th at  ex ten d s   b e y o n d   is o lated   m etr ics,  en s u r in g   th at  t h p r o p o s ed   d esig n   ac h iev es   an   o p tim al  b alan ce   b etwe en   co m p u tatio n al  ac c u r ac y   an d   r e s o u r ce   u tili za tio n .        =                                                                                             ( 9 )     T ab le  2   p r esen ts   th av er ag p o wer   co n s u m p ti o n   r esu lts   o f   b o th   r eg u lar   an d   p r o p o s ed   4 :2   co m p r ess o r   ar ch itectu r es  im p lem en ted   u n d er   9 0   n m   a n d   4 5   n m   C MO tech n o lo g y   n o d es.   I ca n   b o b s er v ed   th at  th p r o p o s ed   d esig n s   co n s is ten tly   ex h ib it  lo wer   p o wer   co n s u m p tio n   co m p ar e d   to   th eir   r eg u lar   co u n ter p a r ts   in   b o th   tec h n o l o g y   s ca les.  T h is   s ig n if ican t r ed u ctio n   is   attr ib u ted   to   tr a n s is to r - lev el  o p tim izatio n ,   wh er s im p lifie d   l o g ic  p at h s   an d   r ed u ce d   s witch in g   ac tiv ities   co n tr ib u te  t o   m in im izi n g   d y n am ic   p o we r   lo s s es.       T ab le  2 .   Av e r ag p o wer   o f   4 :2   co m p r ess o r s   N a me   C o m p r e ss o r   P o w e r   ( µ m 2 )   R e g u l a r   P r o p o se d   9 0 n m   4 5 n m   9 0 n m   4 5 n m   D e si g n   1   1 0 X N O R - X O R + TG   M U X   6 6 . 7   2 9 6 . 1   2 7 . 9   1 3 5 . 2   D e si g n   2   6 X O R - X N O R + TG   M U X   6 3 . 2   2 7 8 . 3   2 5 . 1   1 2 1 . 7   M o d e l   3   1 0 X N O R - X O R + 2 T   M U X   6 0 . 1   1 9 5 . 1   2 2 . 4   7 8 . 7   M o d e l   4   6 X O R - X N O R + 2 M U X   5 8 . 4   1 2 8 . 5   0 . 7 8   6 4 . 2       Fig u r 4   s h o ws  th ex ac t   an d   p r o p o s ed   tr a n s is to r   co u n ts   f o r   th 4 - 2   c o m p r ess o r   d esig n s .   T h f o u r   d esig n s   s p ec if ied   in   Fig u r 4   h av b ee n   co n s tr u cted   u s in g   1 0   an d   6 - tr an s is to r   XOR - XNOR  cir cu its ,   an d   two   in p u m u ltip lex er s   ar b ased   o n   tr an s m is s io n   g ate  an d   2   tr a n s is to r s .   On   co m p ar is o n ,   th tr an s is to r   co u n h as  b ee n   tr a n s f o r m e d   to   h al f   b e twee n   r eg u lar   a n d   p r o p o s ed   d esig n s ,   t h at  is ,   5 0 a d v a n ce m en i n   d esig n   in tr icac y .   Fig u r 4   s h o ws  th n u m b er   o f   tr an s is to r s   in   q u asi - f in ite  4 :2   co m p r ess o r   o v er   th r ee   d esig n s   in   9 0 n m   a n d   4 5 n m   tec h n o l o g y   n o d es.           Fig u r 4 .   T r an s is to r   co u n o f   4 :2   co m p r ess o r       F i g u r e   5   i ll u s t r a t es   t h e   p o w e r   d e l a y   p r o d u c t   ( P DP )   o f   r e g u l ar   a n d   p r o p o s e d   4 : 2   c o m p r e s s o r   d e s i g n s   u n d e r   b o t h   9 0   n m   a n d   4 5   n m   C M OS   t e c h n o l o g y   n o d e s .   I t   c a n   b e   c l e a r l y   o b s e r v e d   t h a t   al l   p r o p o s e d   d e s i g n s   e x h i b i t   s i g n i f ic a n t l y   l o w e r   P DP   c o m p a r e d   t o   t h e i r   r e g u l a r   c o u n t e r p a r t s ,   c o n f i r m i n g   e n h a n c e d   e n e r g y   e f f i c i e n c y .   T h e   o b s e r v e d   PD P i m p r o v e m en t   a t   t h e   4 5   n m   n o d e   i n d i ca t es   t h a t   t ec h n o l o g y   s c a li n g ,   c o u p l ed   w i t h   a p p r o x i m a te   d e s i g n   o p t i m i z at i o n ,   e f f e c t i v e l y   e n h a n c e s   e n e r g y   e f f i c i en c y   w h i l e   m a i n t a i n i n g   r e l i ab l e   c o m p u t a t i o n a p e r f o r m a n c e .   H e n c e ,   t h e   p r o p o s e d   c o m p r e s s o r s   d e m o n s t r a t e   a   r e m a r k a b l e   r e d u c ti o n   i n   t o t a l   e n e r g y   c o n s u m p t i o n   p e r   o p e r a t i o n ,   v a li d a t i n g   t h e i r   s u i t a b i l it y   f o r   l o w - p o w e r   a r i t h m e t ic   a n d   s i g n a l   p r o c e s s i n g   c i r c u i ts .   I n   Fig u r 6 ,   co m p a r ed   to   ex is tin g   d esig n s ,   th p r o p o s ed   o n es  ar q u ick er   wh en   th two   t ec h n o lo g y   n o d es  h a v b ee n   c o m p ar e d   in d ep en d e n tly ,   a n d   t h s p ee d   in cr ea s es  as  it  d escen d s   f r o m   d e s ig n   1   t o   d esig n   4   in   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   4 5 9 - 4 6 7   464   90   n m   an d   4 5   n m   n o d es.  Am o n g   all  th e   ar ch itectu r es,  d esig n   3   an d   d esig n   4   s h o th m i n im u m   d ela y   v alu es   d u to   s im p lifie d   tr a n s is to r   s tr u ctu r es  an d   r ed u ce d   lo g ic  d e p th   in   th c r itical  p ath .   T h o v er all  d elay   t r en d   d em o n s tr ates  th at  th p r o p o s e d   co m p r ess o r s   n o o n ly   im p r o v s p ee d   p e r f o r m an ce   b u also   s u s tain   s tab ilit y   u n d er   tec h n o lo g y   s ca lin g .             Fig u r 5 .   Po wer   d elay   p r o d u ct   o f   4 :2   co m p r ess o r           Fig u r 6 .   Dela y   o f   4 : 2   co m p r e s s o r s       4 . 3 .     Dis cus s io n   T h p r o p o s ed   m o d el  is   m o s s u ited   f o r   er r o r - r esis tan ap p licatio n s .   C o n v er ter   tr an s is to r s   ar e   ef f e cti v e ly   s c ale d   to   r e d u ce   p o wer   c o n s u m p ti o n ,   w h il t h e   t r an s m is s i o n   g a te  tr an s is t o r s   a r e   tai lo r e d   t o   i m p r o v e   co m p r ess o r   s p ee d .   E n d   u s er s   s h o u ld   s elec d esig n s   b ased   o n   th ac cu r ac y ,   p o wer ,   an d   ac ce p tab le  er r o r   r an g es  d u r in g   s im u latio n .   At  4 5 n m ,   t h p r o p o s ed   d esig n   r ed u ce s   p o wer   b y   5 1 . 4 % wh ile  r ed u cin g   laten cy   b y   2 6 . 4 5 %.   Ov er h ea d s   ar m i n im al  in   ter m s   o f   ac cu r ac y   d eg r ad atio n ,   m ea s u r ed   th r o u g h   MRED  an d   NM E D.         5.   CO NCLU SI O NS   I n   th is   p ap er ,   we  r ea lized   th ex ac an d   p r o p o s ed   4 - 2   co m p r ess o r   ar ch itectu r e,   in clu d in g   1 0 T   an d   6 T   XOR - XNO R   g ates,  tr an s m is s io n   g ate - b ased   MU X,   an d   tw o - tr an s is to r   m u ltip le x er   b lo ck s .   Fo r   th is   r ea s o n p r ec is io n   is   n o s u b s tan tial  in   ap p licatio n s ap p r o x im a tio n s   ar en f o r ce d   in   r eg u l ar   co m p r ess o r s   b y   co n s id er in g   B o o lean   e x p r ess io n s   an d   tr u th   tab les,  s u ch   th a th p r o p o s ed   ap p r o x im ated   co m p r ess o r   is   m o r p r o m in e n t th an   th r eg u lar   o n es in   th p er s p ec tiv es o f   p o wer   an d   s p ee d .   co m p a r is o n   was m ad b etwe en   th e   ac tu al  ap p r o x im atio n   4 - 2   co m p r ess o r ,   s h o win g   5 1 . 4 p o wer   r ed u ctio n   a n d   2 6 . 4 5 d elay   r ed u ctio n   f o r   4 5 n m   tech n o lo g y .       ACK NO WL E DG M E N T   T h au t h o r   wo u ld   lik e   to   ex p r ess   h is   h ea r tf elt   g r atitu d t o   th e   s u p er v is o r   f o r   h is   g u i d an ce   a n d   u n wav er in g   s u p p o r t d u r in g   t h is   r esear ch   f o r   h is   g u id an ce   an d   s u p p o r t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         Desig n   o f lo w - p o w er,  h ig h - s p ee d   a p p r o xima te  4 : 2   co mp r ess o r s     ( Ja b ez Da n iel  V in ce n Da vid   Mich a el )   465   F UNDING   I NF O R M A T I O   No   f in an cial  s u p p o r t.       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   J ab ez   Dan iel  Vin ce n t   Dav id   Mic h ae l                               An u s h Go r an tla                               Ah ilan   Ap p ath u r ai                               Din esh   R am ac h an d r an                                 C   C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au t h o r s   d ec lar e   th at  th e y   h av n o   k n o wn   c o m p etin g   f in an cial  in ter ests   o r   p er s o n al  r el atio n s h ip s   th at  co u ld   h av ap p ea r ed   t o   in f lu en ce   th wo r k   r e p o r te d   in   t h is   p ap er .       I NF O RM E CO NS E N T   I   ce r tify   th at  I   h a v ex p lain e d   th n atu r an d   p u r p o s o f   th i s   s tu d y   to   th ab o v e - n am ed   i n d iv id u al,   an d   I   h av e   d is cu s s ed   th p o te n tial  b en ef its   o f   th is   s tu d y   p ar ticip atio n .   T h e   q u esti o n s   th e   i n d iv id u al   h ad   ab o u th is   s tu d y   h av b ee n   an s wer ed ,   an d   we  will a lway s   b av aila b le  to   ad d r ess   f u tu r q u esti o n s .       E T H I CAL AP P RO V AL     My   r esear ch   g u id r e v iewe d   a n d   eth ically   ap p r o v ed   th is   m a n u s cr ip t f o r   p u b lis h in g   in   th is   jo u r n al .       DATA AV AI L AB I L I T   Data   s h ar in g   is   n o t   ap p licab l to   th is   ar ticle  as  n o   d atasets   we  r eg en er ated   o r   an aly ze d   d u r in g   th cu r r en t stu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   M a l e k n e j a d ,   F .   S h a r i f i ,   a n d   H .   S h a r i f i ,   A   f a s t   a n d   e n e r g y - e f f i c i e n t   h y b r i d   4 2   c o m p r e ss o r   f o r   mu l t i p l i c a t i o n   i n   n a n o t e c h n o l o g y ,   J o u r n a l   o f   S u p e rc o m p u t i n g ,   v o l .   8 0 ,   n o .   8 ,   p p .   1 1 0 6 6 1 1 0 8 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 2 7 - 023 - 0 5 8 5 7 - 1.   [ 2 ]   D .   C h a m p l a ,   G .   A .   S a f d a r ,   B .   M u t h u k u mar,  a n d   M .   M .   S i t h i k ,   C - A V P S O :   D y n a mi c   l o a d   b a l a n c i n g   u si n g   A f r i c a n   v u l t u r e   p a r t i c l e   sw a r m o p t i mi z 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   D a t a   S c i e n c e   a n d   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 ,   2 0 2 3 .   [ 3 ]   M .   J.   P r a j w a l a ,   K .   D e s a i ,   a n d   L.   H e ,   V e r i f i c a t i o n   o f   N A N D   f l a s h   c o n t r o l l e r ,   i n   L e c t u r e   N o t e s   i n   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   2 0 2 2 ,   v o l .   2 2 4 4 ,   p p .   7 0 7 6 .   [ 4 ]   B .   S i v a sa n k a r i ,   M .   S h u n m u g a t h a mm a l ,   A .   A p p a t h u r a i ,   a n d   M .   K a v i t h a ,   H i g h - t h r o u g h p u t   a n d   p o w e r - e f f i c i e n t   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   u s i n g   o n e - p a ss p r o c e s si n g   e l e me n t s,   J o u r n a l   o f   C i r c u i t s ,   S y st e m s a n d   C o m p u t e rs ,   v o l .   3 1 ,   n o .   1 3 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 2 / S 0 2 1 8 1 2 6 6 2 2 5 0 2 2 6 7 .   [ 5 ]   M .   I .   K o l l a n n u r   a n d   S .   O u d a y a   C o u mar,  TFI E:   t h r e e - f o u r   i n e x a c t   a d d e r   b a se d   4 : 2   a n d   5 : 2   c o m p r e ss o r   f o r   h i g h   p e r f o r ma n c e   a p p r o x i m a t e   b o o t h   mu l t i p l i e r ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r o n i c s ,   p p .   1 2 4 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 0 2 0 7 2 1 7 . 2 0 2 5 . 2 5 0 0 0 8 4 .   [ 6 ]   R .   T h a t i k o n d a ,   W a l mar t e l e c t r o n i c   d a t a   i n t e r c h a n g e   b a s e d   s u p p l y   c h a i n   p e r f o r ma n c e   e n h a n c e m e n t   u si n g   l o n g   s h o r t - t e r m   memo r y ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e a n d   En g i n e e r i n g   O p t i m i z a t i o n ,   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   4 4 5 0 ,   2 0 2 4 .   [ 7 ]   R .   N i sh a n t h ,   C .   H .   S u l o c h a n a ,   A .   S .   R a d h a ma n i ,   a n d   A .   A h i l a n ,   D e si g n   o f   i mp r e c i s e   c o mp r e sso r   a p p l i c a t i o n s   b a se d   o n   H a z y - M u l t i p l i e r s,”   J o u rn a l   o f   I n t e l l i g e n t   a n d   F u zzy   S y st e m s ,   v o l .   4 4 ,   n o .   5 ,   p p .   8 7 2 5 8 7 4 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / JI F S - 2 2 0 4 1 8 .   [ 8 ]   P .   B a l a s u b r a ma n i a n ,   R .   N a y a r ,   a n d   D .   M a s k e l l ,   A n   a p p r o x i ma t e   a d d e r   w i t h   r e d u c e d   e r r o r   a n d   o p t i m i z e d   d e si g n   met r i c s,   i n   2 0 2 1   I EEE  Asi a   P a c i f i c   C o n f e r e n c e   o n   C i r c u i t s   a n d   S y st e m s,   AP C C A S   2 0 2 1   a n d   2 0 2 1   I EEE   C o n f e re n c e   o n   P o st g r a d u a t e   Re s e a r c h   i n   Mi c r o e l e c t r o n i c a n d   E l e c t r o n i c s,  PR I ME AS I 2 0 2 1 ,   2 0 2 1 ,   p p .   2 1 2 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A P C C A S 5 1 3 8 7 . 2 0 2 1 . 9 6 8 7 7 5 7 .   [ 9 ]   A .   M .   D a l l o o ,   A .   Ja l e e l   H u m a i d i ,   A .   K .   A l   M h d a w i ,   a n d   H .   A l - R a w e sh i d y ,   A p p r o x i ma t e   c o m p u t i n g :   C o n c e p t s,   a r c h i t e c t u r e s,   c h a l l e n g e s,  a p p l i c a t i o n s,   a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s ,   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 4 6 0 2 2 1 4 6 0 8 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 4 6 7 3 7 5 .   [ 1 0 ]   Y .   J.  P a v i t r a   a n d   J .   M a n i k a n d a n ,   D e si g n   o f   c o mp r e sso r - b a s e d   m u l t i p l i e r u s i n g   si m u l a t e d   a n n e a l i n g   f o r   a r i t h met i c   l o g i c   u n i t ,   N e u ra l   C o m p u t i n g   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   p p .   1 1 1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 0 2 5 - 1 0 9 8 1 - 5.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   4 5 9 - 4 6 7   466   [ 1 1 ]   L.   M a d d i s e t t i ,   R .   K .   S e n a p a t i ,   a n d   J.   V .   R .   R a v i n d r a ,   I mag e   m u l t i p l i c a t i o n   w i t h   a   p o w e r - e f f i c i e n t   a p p r o x i m a t e   mu l t i p l i e r   u si n g   a   4 : 2   c o m p r e ss o r ,   i n   A d v a n c e i n   I m a g e   a n d   D a t a   Pro c e ss i n g   u si n g   VL S I   D e si g n ,   Vo l u m e   1 ,   B r i s t o l ,   U K :   I O P   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 1 1 3 .   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 9 7 8 - 0 - 7 5 0 3 - 3 9 1 9 - 3 c h 1 3 .   [ 1 2 ]   J.  G u   a n d   Y .   K i m,   D e si g n   a n d   a n a l y si o f   a p p r o x i ma t e   4 - 2   c o m p r e ss o r   f o r   e f f i c i e n t   m u l t i p l i c a t i o n ,   I EI T r a n s a c t i o n s   o n   S m a r t   Pro c e ssi n g   a n d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 2 1 6 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 5 5 7 3 / I E I ESP C . 2 0 2 2 . 1 1 . 3 . 1 6 2 .   [ 1 3 ]   T.   S .   A .   Te j a ,   G .   S a i   Te j a ,   J .   R a v i n d r a ,   a n d   L .   M a d d i s e t t i ,   H i g h   s p e e d   m u l t i p l i e r   u s i n g   e mb e d d e d   a p p r o x i m a t e   4 - 2   c o m p r e ss o r   f o r   i m a g e   m u l t i p l i c a t i o n ,   i n   2 0 2 2   1 st   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   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   T re n d a n d   Pa t t e rn   Re c o g n i t i o n ,   I C AI T PR  2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A I TPR5 1 5 6 9 . 2 0 2 2 . 9 8 4 4 1 9 1 .   [ 1 4 ]   S .   K a r u n a m u r t h i ,   B .   R .   J a mm u ,   N .   B o d a si n g i ,   S .   V e e r a mac h a n e n i ,   a n d   N .   M a h a mm a d   S ,   I mag e   mu l t i p l i c a t i o n   u s i n g   n o v e l   4 : 1   a p p r o x i m a t e   c o m p r e ss o r ,   I ETE   J o u r n a l   o f   Re s e a r c h ,   v o l .   7 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   8 2 4 2 8 2 5 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 3 7 7 2 0 6 3 . 2 0 2 4 . 2 3 6 9 2 5 8 .   [ 1 5 ]   D e si g n   o f   n o v e l   h i g h   sp e e d   e n e r g y   e f f i c i e n t   r o b u st   4 : 2   c o m p r e ss o r ,   J o u rn a l   o f   VL S I   c i rc u i t a n d   sys t e m s ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 1 8 3 8 / j v c s/ 0 6 . 0 2 . 0 5 .   [ 1 6 ]   A .   S i n g h ,   A .   V .   R e d d y ,   M .   U .   K u m a r ,   E.   C h i t r a ,   V .   M a r u d h a i ,   a n d   R .   M i sh r a ,   D e si g n   o f   a   4 - 2   c o m p r e ss o r - b a sed   a p p r o a c h   f o r   e f f i c i e n t   a p p r o x i m a t e   m u l t i p l i e r   d e s i g n ,   i n   2 0 2 4   I E EE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   E l e c t r o n i c s   a n d   I n t e l l i g e n t   C o m m u n i c a t i o n   S y st e m s,  I C I T EI C S   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 7 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I TEI C S 6 1 3 6 8 . 2 0 2 4 . 1 0 6 2 5 5 8 7 .   [ 1 7 ]   S .   S h e t k a r   a n d   S .   K o l i ,   A r e a ,   p o w e r   e f f i c i e n t   V e d i c   m u l t i p l i e r   a r c h i t e c t u r e   u si n g   n o v e l   4 : 2   c o m p r e ss o r ,   S a d h a n a   -   A c a d e m y   Pro c e e d i n g i n   En g i n e e r i n g   S c i e n c e s ,   v o l .   4 8 ,   n o .   4 ,   p .   2 1 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 2 0 4 6 - 023 - 0 2 2 7 4 - 1.   [ 1 8 ]   H .   R a g h u r a m,  V i s h n u ,   B .   V a i s h a k ,   a n d   B .   S .   P r e m a n a n d a ,   D e si g n   a n d   a n a l y si o f   p o w e r   a n d   a r e a   e f f i c i e n t   4 - 2   c o m p r e ss o r   c i r c u i t   f o r   t r e e   m u l t i p l i e r ,   i n   7 t h   I E EE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t a t i o n a l   S y s t e m a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   f o r   S u s t a i n a b l e   S o l u t i o n s,   C S I T S S   2 0 2 3   -   Pro c e e d i n g s ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C S I TSS 6 0 5 1 5 . 2 0 2 3 . 1 0 3 3 4 1 3 3 .   [ 1 9 ]   S .   S k a n d h a   D e e p s i t a   a n d   S .   K .   N o o r   M a h a mm a d ,   Lo w   p o w e r ,   h i g h   s p e e d   a p p r o x i m a t e   m u l t i p l i e r   f o r   e r r o r   r e si l i e n t   a p p l i c a t i o n s ,   I n t e g r a t i o n ,   v o l .   8 4 ,   p p .   3 7 4 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . v l s i . 2 0 2 2 . 0 1 . 0 0 1 .   [ 2 0 ]   S .   Je o n ,   J.  J e o n ,   Y .   L e e ,   a n d   Y .   K i m,   N e w   a p p r o x i m a t e   4 : 2   c o m p r e ss o r   f o r   h i g h   a c c u r a c y   a n d   sma l l   a r e a   u s i n g   M U X   l o g i c ,   i n   2 0 2 4   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   El e c t r o n i c s ,   I n f o rm a t i o n ,   a n d   C o m m u n i c a t i o n ,   I C EI C   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EI C 6 1 0 1 3 . 2 0 2 4 . 1 0 4 5 7 2 7 0 .   [ 2 1 ]   S .   Y .   S r i d e v i   a n d   K .   R a g i n i ,   D e s i g n   o f   h i g h   p e r f o r ma n c e   a p p r o x i ma t e   r e d u n d a n t   b i n a r y   m u l t i p l i e r   u s i n g   4 : 2   5 : 2   c o m p r e sso r s , ”  i n   AI C o n f e re n c e   Pr o c e e d i n g s ,   2 0 2 1 ,   v o l .   2 4 0 7 ,   n o .   1 .   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 0 7 4 1 3 6 .   [ 2 2 ]   Z.   A .   Z u h a i r   a n d   E.   A .   A l - S a b a w i ,   D e s i g n   a n d   e v a l u a t i o n   o f   h i g h - s p e e d   a p p r o x i ma t e   mu l t i p l i e r b a se d   o n   i m p r o v e d   e r r o r   d i s t a n c e   4 : 2   c o m p r e ss o r f o r   e r r o r   r e si l i e n t   i ma g e   a p p l i c a t i o n s,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   E n g i n e e r i n g   a n d   S y s t e m s v o l .   1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   4 2 2 4 4 5 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 6 6 / i j i e s2 0 2 5 . 0 2 2 9 . 3 1 .   [ 2 3 ]   L.   S a y a d i ,   S .   T i marc h i ,   a n d   A .   S h e i k h - A k b a r i ,   Tw o   e f f i c i e n t   a p p r o x i m a t e   u n s i g n e d   m u l t i p l i e r s   b y   d e v e l o p i n g   n e w   c o n f i g u r a t i o n   f o r   a p p r o x i ma t e   4 : 2   c o m p r e ss o r s,   I E EE  T ra n s a c t i o n s   o n   C i rc u i t a n d   S y s t e m I :   Re g u l a Pa p e r s ,   v o l .   7 0 ,   n o .   4 ,   p p .   1 6 4 9 1 6 5 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C S I . 2 0 2 3 . 3 2 4 2 5 5 8 .   [ 2 4 ]   D .   R o st a mi ,   M .   Es h g h i ,   a n d   Y .   S .   M e h r a b a n i ,   L o w - p o w e r   a n d   h i g h - s p e e d   a p p r o x i m a t e   4 : 2   c o m p r e ss o r f o r   i m a g e   m u l t i p l i c a t i o n   a p p l i c a t i o n i n   C N F E Ts,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   1 0 8 ,   n o .   8 ,   p p .   1 2 8 8 1 3 0 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 0 2 0 7 2 1 7 . 2 0 2 0 . 1 8 5 8 9 7 3 .   [ 2 5 ]   R .   B h a n d a r i ,   D e s i g n   a n d   a n a l y s i o f   a p p r o x i m a t e   4 : 2   c o m p r e ss o r f o r   h i g h   p e r f o r ma n c e   m u l t i p l i e r .   2 0 2 4 .   d o i :   1 0 . 2 2 5 4 1 / a u . 1 7 2 8 4 5 7 7 3 . 3 6 4 0 3 5 4 9 / v 1 .   [ 2 6 ]   U .   A n i l   K u mar,   S .   K .   C h a t t e r j e e ,   a n d   S .   E.   A h me d ,   Lo w - p o w e r   c o m p r e ss o r - b a s e d   a p p r o x i ma t e   m u l t i p l i e r s   w i t h   e r r o r   c o r r e c t i n g   mo d u l e ,   I EE Em b e d d e d   S y s t e m s L e t t e rs ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   5 9 6 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LES. 2 0 2 1 . 3 1 1 3 0 0 5 .   [ 2 7 ]   S .   M a r i s e r l a ,   T.   V   M u r t h y ,   a n d   K .   P r a d e e p ,   H i g h   s p e e d   V LSI   a r c h i t e c t u r e   o f   a p p r o x i mat e   mu l t i p l i e r   u si n g   ma j o r i t y   l o g i c .   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   R e se a rc h   a n d   A n a l y t i c a l   Re v i e w s 2 0 2 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        J a b e z   Da n iel  Vin c e n Da v id   M i c h a e l           is wo rk in g   a s a n   a ss istan p ro fe ss o i n   th e   De p a rtme n o El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   Dr.  S iv a n t h A d it a n a C o ll e g e   o E n g i n e e rin g ,   Ti ru c h e n d u r.   He   re c e iv e d   h is   B. E.   d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   c o m m u n ica ti o n   e n g in e e rin g   fr o m   An n a   Un i v e rsity ,   C h e n n a i ,   a n d   M . E.   d e g re e   in   e m b e d d e d   sy ste m s   tec h n o l o g ies   fr o m   An n a   U n iv e rsi ty ,   C h e n n a i.   He   c o m p lete d   h is d o c to ra te  in   th e   a re a   o VL S I   sig n a p r o c e ss in g   at   A n n a   Un i v e rsity   Ch e n n a i.   He   h a p u b li s h e d   a   fe n a ti o n a a n d   in tern a ti o n a jo u rn a a n d   c o n f e re n c e   p a p e rs  a n d   p a rti c ip a ted   in   se v e ra in tern a ti o n a l   c o n fe re n c e s.  His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   si g n a p ro c e ss in g ,   e m b e d d e d   s y ste m s,  a n d   n e u ra l   n e two rk s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a jab e z d a n iel@g m a il . c o m .         Anu sha   G o r a n tla           re c e i v e d   h e b a c h e lo r’s  d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   c o m m u n ica ti o n   e n g in e e ri n g   in   2 0 0 6   fr o m   JN TU   Hy d e ra b a d ,   A n d h ra   P ra d e sh ,   In d ia.   S h e   re c e iv e d   a n   M . Tec h .   i n   VLS d e sig n   i n   2 0 0 8   a n d   a   P h . D.  d e g re e   in   in fo rm a ti o n   a n d   c o m m u n ica ti o n   e n g in e e rin g   i n   2 0 1 8   fr o m   An n a   Un iv e rsit y ,   C h e n n a i,   Tam il   Na d u ,   In d ia.  S h e   is  c u rre n tl y   wo r k in g   a a n   a s so c iate   p ro fe ss o i n   t h e   De p a rtme n o E lec tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   Ra g h u   E n g i n e e rin g   Co ll e g e ,   Visa k h a p a tn a m ,   An d h ra   P ra d e sh ,   In d ia.  He re se a rc h   a re a in c lu d e   lo w - p o we VLS I   d e sig n ,   a p p ro x ima te  c o m p u ti n g ,   a n d   ima g e   p r o c e ss in g .   S h e   h a se rv e d   a a   re v iew e fo r   v a ri o u re p u ted   i n tern a ti o n a jo u rn a ls.   Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   a n u sh a g o ra n tl a 3 @g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         Desig n   o f lo w - p o w er,  h ig h - s p ee d   a p p r o xima te  4 : 2   co mp r ess o r s     ( Ja b ez Da n iel  V in ce n Da vid   Mich a el )   467     Ahi la n   Ap p a th u r a i           re c e iv e d   h is  P h . D.  fr o m   An n a   Un i v e rsity ,   In d ia,  a n d   is  wo rk i n g   a a n   a ss o c iate   p ro fe ss o in   t h e   De p a rtme n o El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   a P S Co ll e g e   o En g i n e e rin g   a n d   Tec h n o lo g y ,   I n d ia.  His  a re a o in tere st   in c lu d e   F P G p ro t o ty p in g ,   c o m p u ter   v isi o n ,   t h e   I n tern e t   o f   T h in g s,   c lo u d   c o m p u ti n g   i n   m e d ica l,   b io m e tri c s,  a n d   a u to m a t io n   a p p li c a ti o n s.  He   h a se rv e d   a a   g u e st  e d it o fo se v e ra l   jo u r n a ls  o El se v ier,  Be n th a m ,   a n d   IG p u b li s h e rs,  a n d   h a c o n tri b u ted   o rig in a re se a rc h   a rti c les   in   IEE Tra n sa c ti o n s,   S CI,   S CIE,   a n d   S c o p u s - in d e x e d   p e e r - re v ie we d   jo u r n a ls.  He   h a p re se n ted   p a p e rs  a v a rio u in tern a ti o n a c o n fe re n c e su c h   a ASQED  (M a lay sia a n d   ES REF   (F ra n c e ).   He   se rv e s   a a   re v iew e fo r   IEE E   In d u str ial  I n fo rm a ti c s,  IEE Ac c e ss ,   M e a su re m e n t,   M u lt ime d ia   To o ls   &   Ap p li c a ti o n s,   Co m p u ter   Ne two rk s,   M e d ica l   S y ste m s,   Co m p u ter   &   El e c tri c a E n g i n e e rin g ,   Ne u ra l   Co m p u ti n g   a n d   Ap p li c a ti o n s,   Clu ste r   Co m p u ti n g ,   a n d   IE Im a g e   P r o c e ss in g .   He   h o ld s   IEE E   a n d   IS TE   m e m b e rsh ip a n d   h a wo rk e d   a a   re se a rc h   c o n su lt a n a TCS ,   Ba n g a lo re ,   wh e re   h e   g u i d e d   m a n y   c o m p u ter  v isio n   a n d   Bl u e to o th   Lo E n e rg y   p r o jec ts.  He   a lso   h a h a n d s - o n   p r o g ra m m in g   e x p e rien c e   i n   M ATLAB,   Ve ril o g ,   a n d   P y t h o n   a v a rio u s   tec h n ica i n stit u t io n a ro u n d   In d ia.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   li ste n to a h il @g m a il . c o m .         Din e sh  Ra m a c h a n d r a n           h a b e e n   i n   tea c h i n g   fo r   1 8   y e a rs  a n d   is   c u rre n tl y   wo rk i n g   a a   p r o fe ss o in   th e   De p a rtme n o E lec tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   a t   Ex c e En g in e e rin g   Co l leg e ,   Ko m a ra p a lay a m ,   Na m a k k a l,   In d ia.  H e   re c e iv e d   h is  B. E.   d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   c o m m u n ica ti o n   fro m   B h a ra th i d a sa n   Un iv e rsi ty ,   In d ia;  M . E.   d e g re e   in   o p ti c a c o m m u n ica ti o n   fr o m   An n a   Un iv e rsity ,   I n d ia;  M . B. A.  d e g r e e   fro m   M a d u ra Ka m a ra j   Un iv e rsity ,   In d ia;  a n d   P h . D.  in   VLS fro m   S a th y a b a m a   Un iv e rs it y .   He   h a p u b li sh e d   2 5   tec h n ica p a p e rs   in   in ter n a ti o n a c o n fe re n c e a n d   j o u r n a ls  i n   t h e   a re a o o p t i c a c o m m u n ica ti o n ,   VLS I,   Io T ,   a n d   sig n a p ro c e ss in g .   He   h a p u b li sh e d   six   d e sig n   p a ten ts  in   In d ia an d   a u th o re d   b o o k s o n   VLS I,   o p ti c a c o m m u n ica ti o n ,   wire les s n e two rk s,  a n d   C h a tG P T.   He   h a a lso   a c ted   a a   re v iew e f o se v e ra IEE i n tern a ti o n a c o n fe re n c e s.  He   is  a   li fe ti m e   m e m b e o IS TE .   His  re se a rc h   in t e re sts  in c lu d e   l o w - p o we VLS I,   c lo c k   s y n c h r o n iza ti o n ,   a n d   AD P LL .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   d in e sh . is@h k b k . e d u . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.