20、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM)详解

双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM)详解

1. DMA 控制器与 DDR SDRAM 背景

在数据传输过程中,DMA 控制器和 CPU 的工作方式有所不同。对于每个传输的字,CPU 需要依次执行取 LDR 指令(将字加载到寄存器)、执行该指令(将数据从 SDRAM 加载到内部寄存器)、取 STR 指令(将寄存器内容存储为字)以及执行该指令(将内部寄存器的数据存储到 SRAM)。而且在每次循环迭代中,CPU 还需执行一系列其他指令,用于计算 SDRAM 中的地址、递增和比较循环索引等。而 DMA 控制器仅负责从 SDRAM 突发式地传输数据,并将其突发式地转发到 SRAM,无需取和执行加载/存储指令,这不仅减轻了 CPU 的负担,也是使用 DMA 控制器的另一个好处。

为了进一步加快内存传输速度,DDR SDRAM 应运而生。传统的方法如加宽数据总线或提高总线速度都存在一定问题。加宽总线会增加数据总线上的噪声,降低数据/信号完整性;提高总线速度则会导致数据/信号完整性变差以及功耗增加。DDR SDRAM 采用在时钟的两个边沿传输数据的方式,在不增加时钟频率和数据总线宽度的情况下,使数据总线带宽翻倍。

2. DDR SDRAM 的内部结构与工作原理

2.1 内部结构

DDR SDRAM 与 SDRAM 的内部结构相似,但 I/O 块有显著改进。以 8 位 DDR SDRAM 为例,其 I/O 块由 16 位输出寄存器、2/1 多路复用器、DQS 生成器、两个 8 位输入寄存器、写 FIFO 和 I/O 逻辑组成。

2.2 工作原理

  • 2N -
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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