59、模拟测试总线标准详解

1149.4模拟测试总线解析

模拟测试总线标准详解

1. 模拟电路中的组件特性

在混合信号电路中,一些组件特性值得关注:
- 阻抗匹配 :传输线的阻抗匹配是必要的,但商用集成电路(IC)通常不会有片上阻抗匹配电阻。这是因为片上电阻会限制IC的应用,所以电阻通常置于片外。
- 功率耗散 :分立电阻会消耗大量功率,这可能使其难以集成到芯片中。
- 电感和变压器制造 :目前,即使使用现代螺旋电感,也无法在芯片上制造出精确的高值电感。这就是为什么手机仍然使用片外电感,并且我们仍然无法在芯片上制造出优质的变压器。
- 组件精度 :集成的模拟电阻(R)、电容(C)和电感(L)组件的数值精度永远不如外部的分立组件。
- 功能扩展 :如果可以通过改变连接到IC的外部R、C或L的值来定制IC,那么一些IC可以扩展到额外的功能。

虽然未来会有更多外部模拟组件集成到混合信号IC中,但外部分立模拟组件始终是必要的。

2. 1149.4标准概述

1149.4标准的目标不是提供像基于DSP的模拟测试仪那样进行复杂测量(如模拟增益、谐波失真、互调失真等)的能力,而是提供一种更简单的能力,用于查找混合信号电路中的短路、开路和错误加载的模拟组件。模拟测试总线不会消除对模拟测试仪的需求,而是为测试仪提供对混合信号芯片和互连的访问。该标准将模拟自动测试设备(ATE)的部分测量总线和多路复用系统集成到IC中,从而消除了针床测试仪。

传统的在线测试是通过将印刷电路板(PC

【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与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,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与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 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与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 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与实现方式,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与控制。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、状态约束与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与鲁棒性,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与代码资源,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与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与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与性能对比。; 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、约束处理与信息交互机制;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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