Смекни!
smekni.com

Проектирование устройства преобразования и воспроизведения музыкальных звуков (стр. 3 из 3)


Анализ нелинейных компонент

В результате обучения Решателя было получено 167 нелинейных компонент.В таблице 11 приведены 5 наиболее весомых из них.

Таблица 11. Нелинейные компоненты

Вес Параметр Значение
1 -144705 Встроенное FFT ускорение Нет
Объем памяти данных (RAM) <4K
Поддержка JTAG Есть
Поддержка расширенных вычислений Нет
Разрядность АЦП 12
21 -122996 Оптимизированный набор инструкций Нет
Поддержка расширенных вычислений Нет
Производительность 50-100
Разрядность АЦП 12
Объем памяти данных (RAM) <4K
Объем памяти программ (ROM) <8K
114 -143484 Объем памяти данных (RAM) <4K
Объем памяти программ (ROM) >32K
Поддержка JTAG Нет
Поддержка расширенных вычислений Нет
Производительность 50-100
Разрядность АЦП 12
130 -144705 Объем памяти данных (RAM) <4K
Объем памяти программ (ROM) >32K
Поддержка JTAG Нет
Поддержка расширенных вычислений Нет
Производительность >200
Разрядность АЦП 12
122 -124217 Встроенное FFT ускорение Есть
Поддержка JTAG Есть
Поддержка расширенных вычислений Нет
Производительность >200
Разрядность АЦП 12

Все приведенные нелинейные компоненты, кроме компоненты №122, являются безусловно слабыми, так как имеют недостаточный объем внутренней памяти данных. Компонента №122 является слишком сильным решением, так подобная производительность будет излишней в условиях данной задачи.

Анализ полученных решений

Из рисунка 4 хорошо видно, что Решатель выдает реалистичные и, самое главное, сбалансированные решения, которые можно использовать для применения в заданной проблемной области. В подтверждение этого в таблице 12 приведены примеры DSP, рекомендованные производителями для применения в аудиоустройствах.

Таблица 13. Пример существующих решений

DSP Вектор значений
1 2 3 4 5 6 7 8
Analog DevicesADSP-2185N Есть 100-200 8K-16K 4K-16K Есть Есть 12 Есть
Texas Instrument320UC5409-100 Есть 100-200 16К-32К 4К-16К Есть Есть 12 Есть

Анализ числовых характеристик

Коэффициент сокращения перебора:

где Nполн – полное число переборов;Nнач- число фактов в начальной базе;Nоцен – число оцененных фактов.

Коэффициент новизны:

где

– объем начальной базы удачных фактов;

– количество значений параметров i-го типа;

– порядковые индексы, определяющие порядковые номера j-х значений i-го параметра в приоритетном ряду коэффициентов Cij, начиная с maxCij.

Полученный коэффициент новизны можно объяснить тем, что за удачные факты были приняты очень сбалансированные решения и полученные результаты являются реалистичными.


Вывод

В ходе выполнения курсовой работы были проанализированы требования к разрабатываемому устройству и найдены пути выполнения этих требований. Для этого были изучены характеристики современных цифровых сигнальных процессоров, было проведено обучение решателя открытых задач решению задачи выбора оптимального цифрового сигнального процессора. Результаты оценки адекватны, реалистичны, и соответствуют существующим решениям.

Также был разработан подключаемый к решателю блок качественной оценки, основывающий свои выводы на характеристиках, удовлетворяющих составленной задаче.


Список использованной литературы

1. Лекции по курсу «Поисковое проектирование вычислительных систем». И.И. Дзегеленок, 2010

2. Открытые задачи поискового проектирования. И.И. Дзегеленок под ред. Ю.В. Кандырина. - М:МЭИ, 1991 г. - 68 с.

3. Лабораторные работы по курсу «Поисковое проектирование вычислительных систем». И.И.Дзегеленок, Ю.В. Аляева, А.Ю. Кузнецов. - М: Издательство МЭИ, 2004 г. - 40 с.

4. Сайткомпании Texas Instrument http://www.ti.com

5. Сайткомпании Analog Devices http://www.analog.com

6. Сайткомпании Microchip http://www.microchip.com

7. Цифровые сигнальные процессоры: Основы Выбора. А. Пантелейчук, 2007

8. О союзе физиков и лириков или О том, как появилась современная электрогитара. С. Арзуманов, 2009

9. Часто Задаваемые Вопросы по электронному созданию и обработке звука. Е. Музыченко, 1998

10. МатериалыBerkeley Design Technology, Inc.http://www.bdti.com