Wzrost opóźnienia Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń
Formułę używana
Opóźnienie wzrostu = Wewnętrzne opóźnienie narastania+(Zwiększ opór*Pojemność opóźnienia)+(Wzniesienie zbocza*Opóźnij poprzedni)
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev)
Ta formuła używa 6 Zmienne
Używane zmienne
Opóźnienie wzrostu - (Mierzone w Drugi) - Opóźnienie Narastanie Czas potrzebny na zmianę wartości wyjściowej bramki z pewnej wartości na 1 nazywany jest opóźnieniem narastania.
Wewnętrzne opóźnienie narastania - (Mierzone w Drugi) - Wewnętrzne opóźnienie narastania w stopniu prądowym to część opóźnienia narastania, która jest nieodłączna dla obwodu i na którą nie mają wpływu czynniki zewnętrzne, takie jak obciążenie.
Zwiększ opór - (Mierzone w Om) - Rezystancja wzrostu jest zdefiniowana jako rezystancja napotkana podczas przejścia sygnału wyjściowego na wzrost.
Pojemność opóźnienia - (Mierzone w Farad) - Pojemność opóźnienia reprezentuje pojemność w bieżącym stopniu, która jest całkowitą pojemnością w węźle wyjściowym.
Wzniesienie zbocza - (Mierzone w Drugi) - Wzrost nachylenia definiuje się jako szybkość, z jaką rośnie napięcie sygnału wejściowego.
Opóźnij poprzedni - (Mierzone w Drugi) - Opóźnienie Poprzednie definiuje się jako poprzedni sygnał wyjściowy uzyskany w bramce lub przeszłe opóźnienie obserwowane przez bramkę.
KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową
Wewnętrzne opóźnienie narastania: 2.1 Nanosekunda --> 2.1E-09 Drugi (Sprawdź konwersję ​tutaj)
Zwiększ opór: 7.68 Miliohm --> 0.00768 Om (Sprawdź konwersję ​tutaj)
Pojemność opóźnienia: 12.55 Mikrofarad --> 1.255E-05 Farad (Sprawdź konwersję ​tutaj)
Wzniesienie zbocza: 100 Nanosekunda --> 1E-07 Drugi (Sprawdź konwersję ​tutaj)
Opóźnij poprzedni: 5.6 Nanosekunda --> 5.6E-09 Drugi (Sprawdź konwersję ​tutaj)
KROK 2: Oceń formułę
Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev) --> 2.1E-09+(0.00768*1.255E-05)+(1E-07*5.6E-09)
Ocenianie ... ...
Td = 9.848400056E-08
KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia
9.848400056E-08 Drugi -->98.48400056 Nanosekunda (Sprawdź konwersję ​tutaj)
OSTATNIA ODPOWIEDŹ
98.48400056 98.484 Nanosekunda <-- Opóźnienie wzrostu
(Obliczenie zakończone za 00.020 sekund)

Kredyty

Creator Image
Stworzone przez Shobhit Dimri
Bipin Tripathi Kumaon Institute of Technology (BTKIT), Dwarahat
Shobhit Dimri utworzył ten kalkulator i 900+ więcej kalkulatorów!
Verifier Image
Zweryfikowane przez Urvi Rathod
Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad
Urvi Rathod zweryfikował ten kalkulator i 1900+ więcej kalkulatorów!

Charakterystyka opóźnienia CMOS Kalkulatory

Znormalizowane opóźnienie
​ LaTeX ​ Iść Znormalizowane opóźnienie = Całkowite opóźnienie propagacji/Pojemność opóźnienia propagacji
Szybkość krawędzi
​ LaTeX ​ Iść Szybkość krawędzi = (Czas narastania+Czas jesienny)/2
Czas narastania
​ LaTeX ​ Iść Czas narastania = 2*Szybkość krawędzi-Czas jesienny
Czas upadku
​ LaTeX ​ Iść Czas jesienny = 2*Szybkość krawędzi-Czas narastania

Wzrost opóźnienia Formułę

​LaTeX ​Iść
Opóźnienie wzrostu = Wewnętrzne opóźnienie narastania+(Zwiększ opór*Pojemność opóźnienia)+(Wzniesienie zbocza*Opóźnij poprzedni)
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev)

Dlaczego modele liniowe są tłumione przez modele nieliniowe?

Modele liniowe są często pomijane lub przewyższają modele nieliniowe ze względu na ich nieodłączne ograniczenia w przechwytywaniu złożonych i skomplikowanych relacji występujących w wielu rzeczywistych zestawach danych. Modele nieliniowe oferują większą elastyczność i dokładność w przedstawianiu tych złożonych wzorców, dzięki czemu są bardziej odpowiednie do szerokiego zakresu zadań. Modele nieliniowe mogą uchwycić zakrzywione, oscylujące i oddziałujące na siebie relacje, które modele liniowe mają trudności z przedstawieniem. W dziedzinach, w których relacje danych są z natury nieliniowe, takich jak biologia, finanse i zachowania ludzi, modele nieliniowe doskonale sprawdzają się w odkrywaniu leżącej u ich podstaw dynamiki. Pomimo swoich zalet modele nieliniowe mogą wymagać dużej mocy obliczeniowej i są mniej podatne na interpretację niż modele liniowe. Jednak ich zdolność do dokładnego modelowania skomplikowanych relacji często przewyższa te wady.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!