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基于模块化的数字电路优化设计研究
发布时间:2018-12-03        浏览次数:9        返回列表

李珊琼

摘  要:近年来,电子技术飞速发展,超大规模的集成电路在各项芯片的设计中有了广泛的应用,数字电路的设计问题变得越来越复杂,尤其是电子产品的自动化设计问题愈发复杂,该文分析了如何在数字电路的设计中明确研究目标,优化电路的设计模块化发展,促进数字电路的设计质量提升。

关键词:数字电路  模块化  优化设计

中图分类号:TN79    文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2019)10(a)-0038-02

随着集成电路的电子产品在生活中普及,对数字电路的要求变得愈发高,数字电路在设计与优化的过程中要确保电路的准确性,进行模块化处理,使其在未来应用的时候实现信息化、智能化以及共享化的优势。该文分析了数字电路优化设计的必然发展趋势,提出了模块化设计的思路。

1  数字电路的优化设计与模块化设计的对比

数字电路是超大集成电路发展的必然结果,可以将规模庞大的电路问题以更便捷的命令指控的方式解决,通过数字电路的模块化设计,可以让大规模的电路变得具有信息共享的功能,电路的整体优化效果也可以得到全方位的保障。在整理数字电路的模块化设计思路的过程中,需要将原来复杂、庞大的电路问题进行逐一分解,以简单的电路模块进行由繁入简的操作,在问题简单化之后进行逻辑性步骤的重新梳理,逐个地实现电路的优化设计。可以说,模块化的设计的设计思路是一个思想简化的过程,将规模庞大、复杂、完整的数字电路系统变成许多个简单、小规模的电路系统,通过计算机建模的方式进行数字电路功能的逐一描述,逐个开展模块化设计,这一过程中,各类型的电路问题可以以输入变量和输出变量的方式进行总结、类比,确保电路的整体设计问题具有简洁化的特点。

在数字电路优化设计的过程中,需要将真值表当作一个完整的数字电路系统,将数字电路系统的输入变量与输出变量进行模块化的设计与优化,最后将输入的组合尾数当作子系统的输入信号,将其余的信号当作通信信号,通过不同的设计思路优化方式,将各个敏感的負荷电缆作为单独的电路线路进行优化设计,不同的功能电路模块选择不同的供电区域,让整个数字电路的优化设计效果达到最佳。

模块化的电路优化设计与传统的电路设计相比较,在算法的使用上具有两个明显的优势:第一个优势是模块化的电路优化算法解决了电路选择系统的随机性问题;第二个优势是模块化的电路优化设计使用的进化算法减少了子系统的输入尾数的特点,缩减算法寻找求解的空间,让算法可以更快地寻找到最优解,寻找最优解的难度也大大降低,有助于进一步提升模块化设计算法的成功率。

2  数字电路的模块化电路优化设计措施

2.1 数字电路的染色体编码优化

在对数字电路的模块化进行结构编程的时候,染色体编码的算法优势有利于确保遗传算法的顺利执行,在逻辑思考的过程中将染色体进行独立划分,建立多个相互独立的子系统,各个子系统之间具备不同的通信号位、连线编码以及编码功能,确保优化数字电路设计的遗传算法在使用的时候可以应用实数进行编码,确保染色体数字结构中的各个子系统之间快速合成,形成一个单独且完整的染色体结构,独立运行,并不会对各个子系统的进化产生影响。在数字电路结构优化的时候,基于电力资源节约的原则,染色体子系统之间的逻辑应当互相独立,编码方案如图1所示。

2.2 在数字电路优化的过程中设计适应度函数

基于遗传算法进行数字电路的优化设计,要确保遗传算法可以开展适应度函数设计,否则会直接影响数字电路的最终模块化设计结果。在设计适应度函数的时候,要通过计算的结果进行合理性分析,适应度函数的计算结果点评数字电路的优化设计合理性,对比适应度函数的输出值与期望值,分析比较二者数据计算的结果来判断数字电路模块化优化设计的效果是否符合预期。具体的适应度函数如下:

2.3 数字电路优化设计过程的选择操作

基于数字电路模块化设计原则,可以应用竞争选择的策略进行操作,从父代数字电路的基础上在模块化的电路中进行随机选择,选择一定数量的遗传个体,借助适应度函数的计算方式进行计算结果的合理性分析,对各个遗传个体的计算效果急性逐一比较,最终将适应度最高的遗传个体筛选出来,并对不同的遗传个体进行交叉操作,不断重复这一操作,直到所有的遗传个体都完成对应的交叉操作。

2.4 数字电路优化设计过程的交叉算子的比较

从父代的电路群体中随机抽取不同的染色体电路体系,按照上一设计步骤中的概率进行交叉配对,确保不同模块之间的优秀设计和运转机制可以在交叉配对的过程中得到保留,以此来达成最佳的群遗传的设计目标。在筛选交叉算子的时候,最常用的筛选方法有单点交叉、两点交叉、均匀交叉等方法,其中均匀交叉的方法具有多次置换的特点,可以对染色体系统进行均匀交叉操作,随机选择符合模块化优化设计原则的父代染色体个体,确保后续的优化设计操作可以顺利地进行。

在交叉算子比较和筛选的过程中,为了确保满足数字电路的多样性优化需求,在种群多样性上还要用常见的染色体进行概率分析,让数字电路的多样性变得更加丰富,也能够优化整个染色体的基因,确保种群的多样性得到良好的保持。

数字电路的整体电路功能非常复杂,电力规模也非常大的庞大,常见的模块化设计理念已经无法积极性分解和细化,将复杂的电路进行一系列的分解与优化,可以建立一个真值表对各个模块的电路功能进行描述和设计,将数字电路的输入值和输出值等不同的变量进行模块化设计,其余的数字作为选通的信号,借助遗传算法的方式进行模块化设计的优化,有助于数字电路的设计优化效果的提升。

3  结语

随着数字电话在电子产品设计应用中的范围越来越广泛,优化数字电路的设计已经成为了必然,在数字电路设计的过程中应用模块化的方法,引入遗传算法的方式,提高数字电路模块化设计的可靠性以及精准性,让整个电气元件的应用质量得到很好的水平提高以及优化,为整个数字电路的继续优化奠定良好的基础,实现广泛的应用和长远的发展。

参考文献

[1] 李翠翠.电机控制器中的CMOS电路节能设计与实现[J]. 现代电子技术,2017(18):185-188.

[2] 王洪亮,智立甫.高职数字电路基础课程模块化教学初探[J].石家庄职业技术学院学报,2010,22(6).

[3] 沈同圣,奚晓梁,朱晓刚.某种SDC模块的分析和优化设计[J].微处理机,2008(3):186-188.