21、OpAmp与CBSC滤波器对比及恶意硬件逻辑对电路可靠性的影响

OpAmp与CBSC滤波器对比及恶意硬件逻辑对电路可靠性的影响

在电子电路设计领域,滤波器的设计以及电路可靠性是至关重要的研究方向。本文将探讨OpAmp(运算放大器)和CBSC(基于比较器的开关电容)滤波器的性能对比,以及恶意硬件逻辑对电路可靠性的影响。

OpAmp与CBSC滤波器对比
  • 电荷转移时间与功耗 :在OpAmp电路中,达到足够精度需要一定数量的时间常数;而在CBSC电路中,要在输出端达到特定精度,需要最小的比较器延迟。并且,OpAmp电路中的时间常数和CBSC电路中的比较器延迟决定了整体功耗。从相关公式可得:
    • 总电荷转移时间公式:$T_{total} = \frac{V_{diff}}{R_1} + \frac{R_1}{R_2} \times t_d + 2 \times t_d$
    • 为使电荷转移时间最小,对$T_{total}$关于$R_1$求导,得到:
      • $R_1 = \sqrt{R_2 \times \frac{V_{diff}}{t_d}}$
      • $T_{total} = 2 \times t_d \times (1 + \sqrt{\frac{V_{diff}}{t_d \times R_2}}) = 2 \times t_d \times (1 + \sqrt{\frac{V_{diff}}{V_{off}}})$
        其中,$V_x$是比较器的正输入节点,$V_{cm}$是共模电压,$t_1$是粗电荷转移时间,$t_d$是比较器 + CBSC逻辑延迟,$t_2$是细电荷转移时间,$V_{diff
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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