49、数字DFT与扫描设计全解析

数字DFT与扫描设计详解

数字DFT与扫描设计全解析

1. 扫描设计基础与测试向量生成

在扫描设计中,会添加两个多路复用器(MUX 1 和 MUX 2),同时新增两个输入(TC,即测试控制;SCANIN)和一个输出(SCANOUT)。当 TC = 0 时,在 SCANIN 和 SCANOUT 之间会形成一个两位的移位寄存器;当 TC = 1(正常模式)时,Q1 输入到 FF1,Q2 输入到 FF2。

如果移除扫描电路,将 Q1 和 Q2 直接连接到 FF1 和 FF2,该时序电路会有六个不可测试的固定为 1(s-a-1)故障。其中,与复位信号 R 相关的一个故障有可能被检测到。不可测试和潜在可检测的故障在时序电路中很常见。

一个时序自动测试模式生成(ATPG)程序生成了 35 个向量,覆盖了非扫描电路中 42 个故障中的 36 个。该 ATPG 程序为虚线框内的组合电路生成了 12 个向量,此组合电路有四个输入(C、R、P1 和 P2)和三个输出(Z、Q1 和 Q2)。转换为包含六个向量的移位寄存器测试的扫描序列后,得到了一个 44 个向量的扫描测试序列。故障模拟显示,该序列能检测到所有故障,包括多路复用器中的故障以及原始时序电路中的六个不可测试故障。若扫描序列中不包含六个向量的移位寄存器测试,MUX1 中会有一个故障无法被检测到。这表明 ATPG 程序未针对多路复用器中的故障,且若故障干扰扫描输入或输出操作,部分测试可能无效,所以移位寄存器序列很重要。

下面是扫描设计相关元素的表格:
|元素|描述|
| ---- | ---- |
|多路复用器|MUX 1 和 MUX 2,用于控制信号流向|
|输入|TC(测试控制)、SCANIN|

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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