aumento de retraso Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Aumento del retraso = Retraso de subida intrínseca+(Resistencia al aumento*Capacitancia de retardo)+(Subida de pendiente*Retraso Anterior)
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev)
Esta fórmula usa 6 Variables
Variables utilizadas
Aumento del retraso - (Medido en Segundo) - Retraso de aumento: el tiempo que tarda la salida de una puerta en cambiar de algún valor a 1 se denomina retraso de aumento.
Retraso de subida intrínseca - (Medido en Segundo) - El retraso de aumento intrínseco en la etapa actual es la parte del retraso de aumento que es inherente al circuito y no se ve afectado por factores externos como la carga.
Resistencia al aumento - (Medido en Ohm) - La resistencia de subida se define como la resistencia encontrada durante la transición de subida de la señal de salida.
Capacitancia de retardo - (Medido en Faradio) - La capacitancia de retardo representa la capacitancia en la etapa actual, que es la capacitancia total en el nodo de salida.
Subida de pendiente - (Medido en Segundo) - El aumento de pendiente se define como la velocidad a la que aumenta el voltaje de la señal de entrada.
Retraso Anterior - (Medido en Segundo) - Delay Previous se define como la salida anterior obtenida en la puerta o el retraso pasado que es observado por la puerta.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Retraso de subida intrínseca: 2.1 nanosegundo --> 2.1E-09 Segundo (Verifique la conversión ​aquí)
Resistencia al aumento: 7.68 miliohmio --> 0.00768 Ohm (Verifique la conversión ​aquí)
Capacitancia de retardo: 12.55 Microfaradio --> 1.255E-05 Faradio (Verifique la conversión ​aquí)
Subida de pendiente: 100 nanosegundo --> 1E-07 Segundo (Verifique la conversión ​aquí)
Retraso Anterior: 5.6 nanosegundo --> 5.6E-09 Segundo (Verifique la conversión ​aquí)
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev) --> 2.1E-09+(0.00768*1.255E-05)+(1E-07*5.6E-09)
Evaluar ... ...
Td = 9.848400056E-08
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
9.848400056E-08 Segundo -->98.48400056 nanosegundo (Verifique la conversión ​aquí)
RESPUESTA FINAL
98.48400056 98.484 nanosegundo <-- Aumento del retraso
(Cálculo completado en 00.020 segundos)

Créditos

Creator Image
Creado por Shobhit Dimri
Instituto de Tecnología Bipin Tripathi Kumaon (BTKIT), Dwarahat
¡Shobhit Dimri ha creado esta calculadora y 900+ más calculadoras!
Verifier Image
Verificada por Urvi Rathod
Facultad de Ingeniería del Gobierno de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad
¡Urvi Rathod ha verificado esta calculadora y 1900+ más calculadoras!

Características de retardo CMOS Calculadoras

Retraso normalizado
​ LaTeX ​ Vamos Retraso normalizado = Retraso total de propagación/Capacidad de retardo de propagación
Tasa de borde
​ LaTeX ​ Vamos Tasa de borde = (Hora de levantarse+Otoño)/2
Hora de levantarse
​ LaTeX ​ Vamos Hora de levantarse = 2*Tasa de borde-Otoño
Otoño
​ LaTeX ​ Vamos Otoño = 2*Tasa de borde-Hora de levantarse

aumento de retraso Fórmula

​LaTeX ​Vamos
Aumento del retraso = Retraso de subida intrínseca+(Resistencia al aumento*Capacitancia de retardo)+(Subida de pendiente*Retraso Anterior)
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev)

¿Por qué los modelos lineales son suprimidos por modelos no lineales?

Los modelos lineales a menudo son suprimidos o superados por los modelos no lineales debido a sus limitaciones inherentes para capturar relaciones complejas e intrincadas presentes en muchos conjuntos de datos del mundo real. Los modelos no lineales ofrecen una mayor flexibilidad y precisión en la representación de estos patrones complejos, haciéndolos más adecuados para una amplia gama de tareas. Los modelos no lineales pueden capturar relaciones curvas, oscilantes e interactivas que los modelos lineales luchan por representar. En dominios en los que las relaciones de datos son inherentemente no lineales, como la biología, las finanzas y el comportamiento humano, los modelos no lineales destacan por descubrir la dinámica subyacente. A pesar de sus ventajas, los modelos no lineales pueden ser computacionalmente intensivos y menos interpretables que los modelos lineales. Sin embargo, su capacidad para modelar con precisión relaciones complejas a menudo supera estos inconvenientes.

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