5、计算机内存芯片:原理、设计与实现

计算机内存芯片:原理、设计与实现

1. 引言

在计算机系统中,逻辑门不仅可用于表示数字和计算简单算术表达式,还能用于存储值。此前构建的芯片(如 ALU)是时间独立的组合芯片,而现在我们要引入并构建时序芯片,其输出不仅取决于当前输入,还与之前处理的输入和输出有关。在探讨内存之前,需先解决如何用逻辑建模时间进程的问题,这可通过时钟实现,时钟产生的二进制信号“tick”和“tock”构成的周期用于调节计算机中所有内存芯片的操作。

2. 内存设备

计算机程序借助变量、数组和对象等抽象概念来持久保存数据,硬件平台则通过提供能维持状态的内存设备来支持这一能力。然而,经典逻辑既不知晓时间也不了解状态,难以实现这种持久记忆能力。为解决这一问题,我们引入时钟和数据触发器(DFF)。DFF 是一种基本的、与时间相关的逻辑门,能在代表 0 和 1 的两个稳定状态之间切换,它是构建所有内存设备的基础。尽管 DFF 地位核心,但它并不显眼,通常作为低层级芯片部件嵌入其他内存设备内部。

我们可以用 DFF 创建 1 位寄存器,再将多个 1 位寄存器组合成 n 位寄存器,进而构建包含任意数量此类寄存器的随机存取存储器(RAM)设备,同时还会开发寻址方法,实现对 RAM 中任意寄存器的直接、即时访问。

3. 时序逻辑
3.1 时间的重要性

在实际中,芯片输出总是存在延迟。一方面,芯片的输入信号从其他芯片输出端传输过来需要时间;另一方面,芯片进行的计算也需要时间,芯片的逻辑越复杂,输出完全形成所需的时间就越长。

传统上,时间常被视为连续向前的隐喻箭头,但这种概念对计算机科学家来说过于深奥和神秘。因此,我

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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