Background Image
Previous Page  10 / 12 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 10 / 12 Next Page
Page Background

Рис. 7. Зависимость динамического диа-

пазона преобразователя от коэффициен-

та предварительного усиления для 10-

(

1

), 16- (

2

), и 24-разрядного (

3

) преобра-

зователя

Для 10-разрядного преобра-

зователя значение динамическо-

го диапазона составляет 60,2 дБ.

Однако возможно предваритель-

ное усиление сигнала за счет

весовых коэффициентов перво-

го однослойного персептрона

в многокаскадной структуре. В

этом случае приведенное выше

выражение преобразуется к ви-

ду

DR

= 20 lg

K

y

U

max

Δ

=

= 20 lg

K

y

2

k

, где

K

y

— коэф-

фициент предварительного уси-

ления входного сигнала.

Расширение динамического диапазона, достигаемое путем предва-

рительного усиления сигнала для 10-, 16- и 24-разрядных структур,

показано на рис. 7. Таким образом, при

K

y

= 10

динамический диапа-

зон

k

-разрядного преобразователя увеличивается примерно на 20 дБ.

Динамический диапазон 24-разрядного АЦП AD7730 составляет

примерно 162 дБ. Это значение соответствует 24-разрядному нейро-

сетевому преобразователю рассмотренной многокаскадной структуры

(см. рис. 1) при

K

y

= 8

. Однако для реализации нелинейного пре-

образования с помощью АЦП на основе “жесткой” логики необходим

цифровой сигнальный процессор, который не потребуется при реали-

зации нелинейного преобразования на ПАИС.

Заключение.

1. Осуществлен выбор нейросетевой структуры пре-

образователя напряжения в цифровой код для ее последующей реали-

зации на ПАИС.

2. Разработана функциональная схема нейросетевого преобразова-

теля напряжения в цифровой код для ПАИС.

3. Проведено обучение нейросетевого преобразователя напряжения

в цифровой код для его реализации на ПАИС.

4. Создан проект нейросетевого преобразователя напряжения в ци-

фровой код на базе трех микросхем ПАИС.

5. Проведено моделирование работы нейросетевого преобразова-

теля напряжения в цифровой код на базе ПАИС.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ РАН.

ЛИТЕРАТУРА

1.

Tank D.W.

,

Hopfield J.J.

Simple “neural” optimization networks: an A/D converter,

signal decision circuit and a linear programming circuit // IEEE Circuit and Systems.

1986. Vol. CAS-33. P. 533–541.

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2015. № 1 31