32、事件驱动神经形态系统中的偏置与通信电路解析

事件驱动神经形态系统中的偏置与通信电路解析

偏置发生器电路相关内容

在事件驱动的神经形态系统中,偏置发生器电路起着至关重要的作用。它能为系统提供稳定的偏置电流,保证各个模块正常工作。

避免共振条件的计算

当干扰频率与缓冲器相关频率可比拟时,缓冲器可能会放大干扰而非抑制。为避免共振,可通过图 11.13f 中的等效电路进行计算。对于通过电容 $C_x$ 耦合的正弦干扰 $V_x$,其响应由下式给出:
$\frac{V_{bn}}{V_x} \approx \frac{\tau_{xs}(\tau_{is} + 1)}{(\tau_{is} + 1)(\tau_{os} + 1) + A_i}$ (11.6)
为实现临界阻尼,式 (11.6) 的极点必须位于负实轴上。即令式 (11.6) 右侧分母为零 $((\tau_{is} + 1)(\tau_{os} + 1) + A_i = 0)$ 的解必须为实数且为负。为达到此条件,缓冲放大器的时间常数需满足式 (11.7):
$\tau_{o} < \frac{\tau_{i}}{4A_i}$ (11.7)
这里,$\tau_{o}$ 是单位增益缓冲放大器输出的时间常数,通常驱动大电容;$\tau_{i}$ 是放大器输入节点的时间常数,由小输入电容 $C_i$ 和大输入电阻 $r_i \approx \frac{V_E}{I_b}$ 组成,其中 $V_E$ 是输入节点的厄尔利电压;$A_i$ 是从 $M_i$ 栅极看入的输入节点增益。若 $\tau_{o} = \tau_{i}$,则处于最大共振条件,$Q = \sqrt{\frac{A_i}{2}}$,通常约为 10。当电路根据式 (11

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值