28、数字电路中的门电路与接口技术详解

数字电路中的门电路与接口技术详解

在数字电路领域,门电路是构建复杂系统的基础,而接口技术则是实现数字与模拟世界交互的关键。本文将详细介绍TTL门电路、CMOS门电路的工作原理、特点,以及数字与模拟信号的接口方式。

1. TTL门电路

TTL(晶体管 - 晶体管逻辑)门电路是早期数字电路中广泛使用的一种技术。

1.1 基本工作原理

对于TTL与非门电路,当输入A或B为0时,晶体管Q1导通,Q2和Q4截止,输出F为1。此时输入低电平时会从门电路汲取约1mA的电流。当A和B都为逻辑1(输出范围在2.5 - 5V)时,Q1的基 - 射(B - E)结不再正向偏置,但集 - 基(C - B)结正向偏置,电流流入集电极并供给Q2的基极。若Q2导通,电流会流经R4,R4上的电压降使Q4导通,且Q4饱和,输出F为逻辑0。

1.2 不同输出类型
  • 开集电极输出 :在基本电路中可以省略电阻R3,形成开集电极配置。输出逻辑1实际上是高阻抗状态,因为输出晶体管截止。这种配置的好处是可以在多个门电路输出汇合的地方(如总线)进行“线与”操作。若单独使用开集电极门,需要在外部提供上拉电阻,使逻辑1为5V。
  • 图腾柱输出 :基本设计速度较慢,传播延迟可能高达60ns,这是由输出的RC时间常数(R4Cnextgate)引起的。改进后的图腾柱输出通过晶体管Q3将开关时间提高到约8ns。当任一输入为低电平时,Q2截止,Q3的基极为5V,Q3导通,输出约为3.8V;当两个输入都为高电平时,Q2导通,VB3 = 0.8V,输出为0.2V,VE3也
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值