71、高速有符号数字加法器与分层蜂窝系统通信性能评估

高速有符号数字加法器与分层蜂窝系统通信性能评估

在计算机硬件和通信网络领域,高速有符号数字加法器的设计以及分层蜂窝系统的通信性能评估是两个重要的研究方向。下面将分别对这两个方面进行详细介绍。

高速有符号数字加法器

高速有符号数字加法器在计算机运算中起着关键作用。新的推测式有符号数字(SD)加法器的硬件需求包含3个加法器、一个组合逻辑和一个多路复用器。

算法步骤
  1. 输入 :两个4位基数为24的SD数字X = xn–1…x0和Y = yn–1…y0,其中 –15 ≤ xi, yi ≤ 15。
  2. 输出 :一个5位基数为24的SD数字S = sn…s0,其中 -14 ≤ S ≤ 14。
  3. 计算过程
    • 第一步,通过逐位并行计算pi = xi + yi(0 ≤ i ≤ 3),得到n位基数为24的SD数字P = pn–1…p0 = X + Y,此时 –30 ≤ pi ≤ 30。
    • 第二步,wi的最后4位与pi相同,即pi[3:0] = wi[3:0],且wi[4]=pi[5]。使用特定方程计算转移值,并计算三个和wi、wi+1、wi - 1。
    • 第三步,根据转移值选择一个和。当 ݐ଴௜ାଵ = 1时选择wi,当 ݐଵ௜ାଵ = 1时选择wi+1,当 ݐିଵ௜ାଵ = 1时选择wi - 1。
性能对比

将新的推测式SD加法器与传统SD加法器

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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