Задержка роста Калькулятор

✖Собственная задержка нарастания в ступени тока — это часть задержки нарастания, которая присуща цепи и на которую не влияют внешние факторы, такие как нагрузка.ⓘ Внутренняя задержка нарастания [t_ir]			+10% -10%
✖Сопротивление нарастанию определяется как сопротивление, возникающее во время нарастания выходного сигнала.ⓘ Повышение сопротивления [R_rise]			+10% -10%
✖Емкость задержки представляет собой емкость текущего каскада, которая представляет собой общую емкость выходного узла.ⓘ Емкость задержки [C_d]			+10% -10%
✖Нарастание наклона определяется как скорость, с которой возрастает напряжение входного сигнала.ⓘ Наклон Подъем [t_sr]			+10% -10%
✖Предыдущая задержка определяется как предыдущий выходной сигнал, полученный в гейте, или прошлая задержка, наблюдаемая гейтом.ⓘ Задержка Предыдущая [t_prev]			+10% -10%

✖Задержка нарастания Время, необходимое для изменения выходного сигнала вентиля с некоторого значения на 1, называется задержкой нарастания.ⓘ Задержка роста [T_d]

⎘ копия

👎

Формула

✖

Задержка роста

Формула

`"T"_{"d"} = "t"_{"ir"}+("R"_{"rise"}*"C"_{"d"})+("t"_{"sr"}*"t"_{"prev"})`

Пример

`"98.484ns"="2.1ns"+("7.68mΩ"*"12.55μF")+("100ns"*"5.6ns")`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Характеристики задержки КМОП Формулы PDF PDF Image

Задержка роста Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Задержка нарастания = Внутренняя задержка нарастания+(Повышение сопротивления*Емкость задержки)+(Наклон Подъем*Задержка Предыдущая)
T_d = t_ir+(R_rise*C_d)+(t_sr*t_prev)
В этой формуле используются 6 Переменные

Используемые переменные

Задержка нарастания - (Измеряется в Второй) - Задержка нарастания Время, необходимое для изменения выходного сигнала вентиля с некоторого значения на 1, называется задержкой нарастания.
Внутренняя задержка нарастания - (Измеряется в Второй) - Собственная задержка нарастания в ступени тока — это часть задержки нарастания, которая присуща цепи и на которую не влияют внешние факторы, такие как нагрузка.
Повышение сопротивления - (Измеряется в ом) - Сопротивление нарастанию определяется как сопротивление, возникающее во время нарастания выходного сигнала.
Емкость задержки - (Измеряется в фарада) - Емкость задержки представляет собой емкость текущего каскада, которая представляет собой общую емкость выходного узла.
Наклон Подъем - (Измеряется в Второй) - Нарастание наклона определяется как скорость, с которой возрастает напряжение входного сигнала.
Задержка Предыдущая - (Измеряется в Второй) - Предыдущая задержка определяется как предыдущий выходной сигнал, полученный в гейте, или прошлая задержка, наблюдаемая гейтом.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Внутренняя задержка нарастания: 2.1 Наносекунда --> 2.1E-09 Второй (Проверьте преобразование здесь)
Повышение сопротивления: 7.68 Миллиом --> 0.00768 ом (Проверьте преобразование здесь)
Емкость задержки: 12.55 Микрофарад --> 1.255E-05 фарада (Проверьте преобразование здесь)
Наклон Подъем: 100 Наносекунда --> 1E-07 Второй (Проверьте преобразование здесь)
Задержка Предыдущая: 5.6 Наносекунда --> 5.6E-09 Второй (Проверьте преобразование здесь)

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

T_d = t_ir+(R_rise*C_d)+(t_sr*t_prev) --> 2.1E-09+(0.00768*1.255E-05)+(1E-07*5.6E-09)

Оценка ... ...

T_d = 9.848400056E-08

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

9.848400056E-08 Второй -->98.48400056 Наносекунда (Проверьте преобразование здесь)

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

98.48400056 ≈ 98.484 Наносекунда <-- Задержка нарастания

(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Вы здесь -

Дом » Инженерное дело » Электроника » Проектирование и применение КМОП » Характеристики задержки КМОП » Задержка роста

Кредиты

Сделано Шобхит Димри

Технологический институт Бипина Трипати Кумаон (BTKIT), Дварахат

Шобхит Димри создал этот калькулятор и еще 900+!

Проверено Урви Ратод

Государственный инженерный колледж Вишвакармы (VGEC), Ахмадабад

Урви Ратод проверил этот калькулятор и еще 1900+!

< 13 Характеристики задержки КМОП Калькуляторы

Задержка роста

Идти Задержка нарастания = Внутренняя задержка нарастания+(Повышение сопротивления*Емкость задержки)+(Наклон Подъем*Задержка Предыдущая)

Задержка логического элемента И-ИЛИ в серой ячейке

Идти Задержка логического элемента И ИЛИ = (Задержка критического пути-Общая задержка распространения-Задержка шлюза XOR)/(Гейтс на критическом пути-1)

Задержка 1-битных вентилей распространения

Идти Общая задержка распространения = Задержка критического пути-((Гейтс на критическом пути-1)*Задержка логического элемента И ИЛИ+Задержка шлюза XOR)

Задержка распространения в цепи

Идти Задержка распространения цепи = (Задержка распространения от высокой до низкой+Задержка распространения от низкой до высокой)/2

Нормализованная задержка

Идти Нормализованная задержка = Общая задержка распространения/Емкость задержки распространения

Задержка распространения

Идти Общая задержка распространения = Нормализованная задержка*Емкость задержки распространения

Задержка распространения без паразитной емкости

Идти Емкость задержки распространения = Задержка распространения цепи/Нормализованная задержка

Линия задержки, управляемая напряжением

Идти Линия задержки, управляемая напряжением = Задержка небольшого отклонения/Усиление VCDL

Задержка малого отклонения

Идти Задержка небольшого отклонения = Усиление VCDL*Линия задержки, управляемая напряжением

Усиление VCDL

Идти Усиление VCDL = Задержка небольшого отклонения/Линия задержки, управляемая напряжением

Краевая скорость

Идти Краевая скорость = (Время нарастания+Время осени)/2

Время нарастания

Идти Время нарастания = 2*Краевая скорость-Время осени

Осень Время

Идти Время осени = 2*Краевая скорость-Время нарастания

Задержка роста формула

Почему линейные модели подавляются нелинейными моделями?

Линейные модели часто подавляются или превосходят нелинейные модели из-за присущих им ограничений в захвате сложных и запутанных отношений, присутствующих во многих реальных наборах данных. Нелинейные модели предлагают большую гибкость и точность в представлении этих сложных шаблонов, что делает их более подходящими для широкого круга задач. Нелинейные модели могут отображать искривленные, колеблющиеся и взаимодействующие отношения, которые линейные модели с трудом могут изобразить. В областях, где отношения данных по своей природе нелинейны, таких как биология, финансы и поведение человека, нелинейные модели превосходно раскрывают лежащую в основе динамику. Несмотря на свои преимущества, нелинейные модели могут потребовать больших вычислительных ресурсов и менее интерпретируемы, чем линейные модели. Однако их способность точно моделировать сложные отношения часто перевешивает эти недостатки.

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!