Основные особенности МК. Понятие микроконтроллера. Классификация микропроцессоров. 8-разрядные МК, страница 3

32-разрядные МК находят применение в системах управления сложными объектами промышленной автоматики (робототехнические системы, средства комплексной автоматизации производства), контрольно-измерительной аппаратуре, телекоммуникационном оборудовании.

Основные модели МК

• MCS (MCS-51) – разработан фирмой Intel в 1980 году. Содержит 128 тысяч транзисторов на кристалле. В дальнейшем его производством занималось много фирм, таких как Atmel, Philips.

Советский аналог – ОМК 1816 ВЕ 51

• НС – фирма Motorola.

• PIC (PIC 16, PIC 17, PIC 18). Фирма MicroСhip.

PIC Peripheral Interface Controller

• AVL фирмы ATMEL.

• SX фирмы Scenix.

Классификация микропроцессоров (МП)

Одним из основных признаков классификации является область применения (назначения) МП.

Организационная диаграмма

Краткая характеристика классов

Универсальные МП предназначены для решения широкого класса задач вычисления, обработки данных и управления.

Специализированные МП предназначены для решения определенного, достаточно узкого круга задач.

•     Сигнальные МП предназначены для цифровой обработки сигналов в реальном масштабе времени. С их помощью решаются следующие задачи:

- фильтрация сигналов;

- вычисление корреляционной функции;

- преобразование сигналов (в частном случае прямое и обратное преобразование Фурье).

• Коммуникационные МП используются в системах связи и телекоммуникационных системах. В отличие от сигнальных МП, которые ориентированы на реализацию протоколов физического и канального уровней, с помощью коммуникационных МП осуществляется реализация сетевого и транспортного уровней.

•     Медийные и мультимедийные МП предназначены для обработки аудиосигналов, графической информации, а также для решения ряда задач в мультимедиа-компьютерах, бытовой технике и игровых приставках.

•     Транспьютеры предназначены для реализации массовых параллельных вычислений и работы в мультипроцессорных системах. Характерным свойством транспьютеров является наличие внутренней памяти и встроенного межпроцессорного интерфейса для связи с другими МП.

•     Нейропроцессоры.

Нейрон – это нервная клетка, из которой состоит мозг человека (примерно 100 млрд. шт.). Назначение: оперативное управление организмом человека.

Попытки создания математических моделей нейрона и их физическая реализация начались уже в середине прошлого века.

Простейшая модель нейрона представляет собой пороговый элемент, который срабатывает, если суммарный сигнал на входах превышает некоторое пороговое значение.

Наиболее распространенными функциями активации нейрона являются:

- ступенчатая пороговая функция:

- линейная пороговая функция;

- линейная функция;

- сигмоидная функция;

- функция гауссиана.

Нейронная сеть создается путем объединения выходов одних нейронов со входами других. Межнейронные соединения снабжаются определенными весовыми функциями. Вид графа межнейронных соединений является одним из классификационных признаков типа нейронной сети, по которым они разделяются на два вида:

              - сети без циклов (ациклические);

              - циклические сети (сети с обратными связями).

Приняв некоторое соглашение о тактировании нейронной сети,  можно получить аппарат для задания алгоритмов посредством нейронной сети. Разнообразие этих алгоритмов ничем не ограничено, т.к. можно использовать нейроны с различными функциями активации, различными функциями состояния и различными весовыми функциями входов/выходов.

Нейросетевой подход показал свою эффективность как при решении плохо формализованных задач распознавания, кластеризации, ассоциативного поиска, так и при решении хорошо формализованных, но трудоемких задач оптимизации и аппроксимации  функций многих переменных.

Общая идея применения нейронных сетей (НС) для решения плохо формализованных задач основана не на выполнении предписанного алгоритма, а на запоминании сетью предъявленных ей примеров на этапе создания сети и выработки результатов, согласованных с запомненными примерами, на этапе решения задачи нейросетью.