6、高速过采样模数转换器与LC VCO设计技术解析

高速过采样模数转换器与LC VCO设计技术解析

在当今的电子技术领域,高速过采样模数转换器(ADC)和压控振荡器(VCO)是非常关键的组件。高速过采样ADC在处理高频信号时发挥着重要作用,而LC VCO则是高性能通信系统中的核心构建模块。下面将详细介绍这两方面的相关技术。

高速过采样模数转换器

高速过采样模数转换器的设计涉及多种技术,包括输入前馈架构、时间交织和连续时间调制器等。这些技术旨在提高转换器的性能,以满足不断增长的带宽需求。

以下是一些近期发表的高速∑ - Δ调制器的相关参数:
| 参考文献 | 技术 | 采样频率 | SNDR | 功率 | 带宽 | 拓扑 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 2 | 0.65 um CMOS | 100 MHz | 67 dB | 295 mW | 6.25 MHz | DT (CIFB) |
| 21 | 0.13 um CMOS | 80 MHz | 50 dB | 80 mW | 10 MHz | CT |
| 22 | 0.13 um CMOS | 160 MHz | 57 dB | 122 mW | 10 MHz | CT |
| 3 | 0.18 um CMOS | 200 MHz | 72 dB | 200 mW | 12.5 MHz | DT (CIFF) |
| 23 | 0.13 um CMOS | 300 MHz | 64 dB | 70 mW | 15 MHz | CT |
| 21 | 0.13 um CMOS | 160 MHz | 50 dB | 120 mW | 20 MHz | CT | <

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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