30、高性能微处理器核心与可重构硬件在嵌入式系统中的应用

高性能微处理器核心与可重构硬件在嵌入式系统中的应用

1. 引言

在当今科技领域,小型低功耗处理器核心以及可重构硬件在嵌入式系统中的应用愈发重要。小型处理器软核在低功耗移动应用中需求旺盛,但市场上合适的产品并不多。同时,可重构设备如 FPGA 在自组织嵌入式系统中的应用也为解决复杂问题提供了新途径。本文将介绍 SIRIUS 微处理器核心以及利用可重构硬件优化工作流的相关内容。

2. SIRIUS 微处理器核心

2.1 设计背景

市场上虽然有众多 IP 核供应商,但适合低功耗移动应用、由少量逻辑单元构成且易于编程的小型处理器软核仍较为稀缺。随着可编程架构设备(FPGA)的普及,尤其是低功耗设备的出现,软处理器核心在电池供电设计中的应用将更加广泛。SIRIUS 核心就是在这样的背景下应运而生,它将应用于 ePille® 这一电子控制的可伪装医疗药物输送设备,有望部分取代现有的化学药物释放机制,例如为糖尿病患者非流血式输送胰岛素。

2.2 设计目标

SIRIUS 核心(Small Imprint RISC for Ubiquitous Systems 的缩写)的性能介于 ATMEL AVR、TI MSP 430、PicoBlaze 等架构与 ARM 7/9 等 32 位架构之间。其设计目标包括:
- 采用 16 位外部数据总线的 Load - Store 架构。
- 平均性能达到 0.8 MIPS/MHz。
- 具备 16 位/32 位内部总线结构,32 位 ALU 和 16x16 乘法器。
- 拥有 16 个正交寄存器,其中 12 个 16 位,4 个 32 位,16 位通用

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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