42、数字逻辑门:原理、特性与应用

数字逻辑门原理与应用解析

数字逻辑门:原理、特性与应用

1. 带使能输入的家庭报警系统

有一种家庭报警系统,它采用使能输入,当检测到入侵时,警报不会立即响起,而是在触发 30 秒后才发出警报。这样做的好处是,在吵醒邻居之前,你有时间去关闭警报。

当传感器电路检测到入侵时,会向 555 定时器电路发送一个触发脉冲,定时器电路会生成一个持续 30 秒的高电平脉冲。这个高电平信号会经过一个非门,被反转为低电平,然后发送到第二个与门的一个输入。第二个与门的另一个输入是第一个与门的输出,它表明已经检测到入侵,并且系统处于布防状态。

在检测到入侵后的前 30 秒,第二个与门的第一个输入为低电平,第二个输入为高电平,所以第二个与门的输出为低电平,警报不会响起。实际上,定时器的输出抑制了警报的发声。当 30 秒脉冲结束后,555 定时器电路的输出变为低电平,非门将信号反转,向第二个与门发送高电平输出,这使得第二个与门的输出变为高电平,警报响起。也就是说,定时器电路的反转脉冲使能了警报电路。

2. 或门(OR Gates)

2.1 或门的基本特性

或门的特点是,只要有一个输入为高电平,输出就为高电平;只有当所有输入都为低电平时,输出才为低电平。以下是一个两输入或门的真值表:
| 输入 A | 输入 B | 输出 |
| ---- | ---- | ---- |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |

需要注意的是,在或门中,有多少个输入为高电平并不重要,只要至少有一个输入为高电平,输出就为高电平。例如,在两

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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