33、片上异步事件表示(AER)通信电路解析

片上异步事件表示(AER)通信电路解析

1. 引言

在现代的事件驱动神经形态系统中,片上 AER 通信电路起着至关重要的作用。它主要用于实现不同电路模块之间的高效通信,确保事件信息能够准确、快速地传输。本文将深入探讨片上 AER 通信电路的各个组成部分,包括握手块、像素内的 AER 电路以及仲裁器等,并分析它们的工作原理和特点。

2. AER 发射机块

AER 发射机主要由三种握手块组成,分别是像素内的握手电路、仲裁器以及芯片级握手逻辑块。这些握手块之间的信号激活是通过 Muller C 元件门实现的。

2.1 Muller C 元件

Muller C 元件的晶体管电路如图 1 所示。其反馈反相器在输入 a 和 b 逻辑状态不同时,保持状态 c’。该元件的真值表和符号分别如图 1(b)和 1(c)所示。当移除一个 pFET 或 nFET 时,电路变为非对称 C 元件,如图 1(d)所示,这种非对称 C 元件在公平仲裁器电路中会被使用。

输入 a 输入 b 输出 c
0 0 保持前一状态
0 1 保持前一状态
1 0 保持前一状态
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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