
- •Глава 5 Обоснование ниокр. 57
- •Введение
- •1 Аналого-цифровые преобразователи.
- •1.1 Базовые схемы ацп
- •1.1.1 Общие сведения
- •1.1.2 Параллельные ацп
- •1.1.3 Последовательные ацп
- •1.1.3.1 Ацп последовательного счета
- •1.1.3.2 Ацп последовательного приближения
- •1.1.4 Последовательно-параллельные ацп
- •1.1.4.1 Многоступенчатые ацп
- •1.1.4.2 Многотактные последовательно-параллельные ацп
- •1.1.5 Интегрирующие ацп
- •1.1.5.1.1 Автоматическая коррекция нуля. Преобразование биполярных входных сигналов
- •1.1.5.2 Преобразователи напряжение-частота
- •1.2 Структуры современных ацп
- •1.2.1 Тенденции развития современных ацп
- •1.2.2 Конвеерные ацп
- •1.2.3 Принципы построения быстрых ацп
- •1.2.3.1 С аналоговым декодированием
- •1.3 Нейронные ацп
- •1.3.1 Принципы реализации аналого-цифровых преобразователей на основе нейронных технологий
- •1.3.1.1 Принципы построения устройств с настраиваемой структурой
- •1.4 Постановка задачи на проектирование.
- •2. Проектирование каскадного ацп на основе нейротехнологий
- •2.1 Нейронный подход к проектированию
- •2.1.1 Искусственный нейрон
- •2.1.1.1 Активационные функции
- •2.1.2 Нейронные сети
- •2.1.2.1 Однослойные искусственные нейронные сети
- •2.1.2.2 Многослойные искусственные нейронные сети
- •2.1.2.4 Сети с обратными связями
- •2.1.2.5 Применение нейронных сетей
- •2.2 Структура проектируемого преобразователя
- •2.2.1 Расширенная структурная схема ацп.
- •2.2.1.1 Работа устройства осуществляется следующим образом:
- •2.2.1.2 Пример :
- •2.2.2 Структурная схема ацп
- •2.2.2.1 Работа устройства.
- •2.2.2.2 Пример:
- •2.2.3 Структура нейронного преобразователя.
- •2.2.3.1 Работа схемы:
- •2.2.3.2 Пример:
- •2.2.4 Структура нейросети.
- •2.2.5 Структура нейрона
- •2.2.5.1 Состав нейрона.
- •2.2.5.2 Работа устройства:
- •2.2.5.3 Пример:
- •2.2.6 Параллельное ацп
- •2.2.6.1 Состав:
- •2.2.6.2 Работа преобразователя:
- •Глава 5 Обоснование ниокр.
- •5.1 Обоснование эффективности ниокр
- •5.1.2 Эффект ниокр
- •5.1.3 Рынок научно-технической продукции
- •5.1.4 Маркетинговые исследования.
- •5.2 Определение сметной стоимости ниокр
- •5.2.2 Определение сметной стоимости для научно-исследовательских и опытно конструкторских работ.
- •Матрица выбора стратегии ниокр
- •6 Безопасность жизнедеятельности.
- •6.1 Анализ условий труда оператора эвм-проектировщика.
- •6.2 Вредные факторы в работе
- •6.4 Расчёт освещённости рабочего места
- •Список используемой литературы.
2.2.4 Структура нейросети.
Спроектированная сеть является слабосвязной и имеет эквисторную структуру. Слабосвязная - потому, что количество связей каждого нейрона с остальными всего четыре нейрона, при этом они все являются, равноправными, только восемь нейронов связано аналоговыми входными сигналами, и далее связи между собой, но управлеие и цифровой сигнал снимается с каждого нейрона. Структура сети для восьми входов и 32 элементов, представлена на рис. 2.10
Рис 2.10 Структура сети.
2.2.4.1 Структура сети:
вся сеть разбита на восемь групп, в каждой из которых по четыре нейрона. Один нейрон из группы является входным, остальные обычными каскадами и больше ни чем не отличаются от входного.
2.2.4.2 Работа схемы:
Пусть на вход одного из нейронов поступает аналоговый сигнал, он его преобразует и через такт выставляет на цифровые выходы полученную информацию. А следующему нейрону передает остатки сигнала от вычитания, с опорным напряжением в восемь раз меньше текущего. Следующий нейрон действует по тому же принципу и также выставляет те же сигналы на аналогичные выводы.
2.2.4.3 Пример:
Пусть на вход первого нейрона поступил аналоговый сигнал, он вычитает определенное значение и посылает его на следующий нейрон, при этом формирует цифровой сигнал. Так как количество требуемых нейронов не превышает трех, то распределение будет простым, и следующими в группе нейронами будут второй и третий. Аналогично для второго сигнала, который занимает также число нейронов в рамках группы. Пятый сигнал должен оцифровываться шестью нейронами и поэтому необходимо будет искать еще два свободных нейрона. В нашем примере можно использовать один свободные нейроны восьмой группы, если бы эта цепь была занята, то устройство осуществило бы поиск новой цепи или в крайнем случае начало переформировывать структуру связей.
2.2.5 Структура нейрона
2.2.5.1 Состав нейрона.
Структура элементарного нейрона представлена на рис. 2.11
БСП – блок стабилизации питания, осуществляет питание основных элементов нейрона.
УУН – устройство управления нейрона – управляет всеми процессами внутри нейрона и его работой в целом.
МХ – мультиплексор, подает аналоговый сигнал со входа определенного нейрона.
ДМ - демультиплексор, аналогично МХ но передает на выход следующего нейрона.
УВ – устройство вывода, при подаче управляющего сигнала выдает на выход УВ полученную комбинацию разрядов.
У – усилитель, усиливает входной сигнал на определенный коэффициент.
АЦП – аналого-цифровой преобразователь, ключевой элемент преобразующий аналоговый сигнал в цифровой код.
рис. 2.11 Структура простейшего нейрона
2.2.5.2 Работа устройства:
На вход МХ поступает аналоговый сигнал, вместе с опорным напряжением, какой из входов подключен к выходу МХ определяет УУ. После этого аналоговый сигнал поступает на АЦП, где он преобразуется и выдается полученный код на УВ. В то же время уменьшенное опорное напряжение и остаток от преобразуемого напряжения через канал демультиплексора поступает на считывающее устройство, предворительно сигнал усиливается проходя через усилитель.
2.2.5.3 Пример:
Пусть с первого нейрона поступает сигнал на вход этого нейрона, тогда УУ пропустит данный сигнал на вход АЦП. Через один такт информация поступает на вход УВ и оттуда на УУНС. А остаток от сигнала и уменьшенное опорное напряжение, поступают на ДМ и с помощью УУ , откуда на вход последующего нейрона. При чем если при работе нейрона его вход и выход совпадают, то он отключен в данной комбинации, управляющих сигналов. Так как весь смысл нейрона в параллельном преобразовании, рассмотрим более подробно используемый преобразователь.