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数字硬件系统Digital Hardware System 相比之下，软件是可由硬件存储和运行的指令集。硬件之所以被称为硬件，是因为它在变化方面是 “硬 “或僵化的，而软件是 “软 “的，因为它容易改变。硬件通常由软件指挥，执行任何命令或指令。硬件和软件的组合构成了一个可用的计算系统，尽管其他系统只存在硬件。
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CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|DATA ENCODING
A digital system is an artificial physical system that receives input at a number of sites and times by applying input ‘signals’ to it and responds to these with output that can later be measured by some output signals. A signal is a physical entity measurable at some sites and depending on time. The input signals usually encode some other, more abstract entities, e.g. numbers, and so do the outputs. In a simple setting, the numbers encoded in the output may be described as a function of the input numbers, and the artificial system is specifically designed to realize this function. More generally, the output may also depend on internal variables of the system and the sites and times at which it occurs may be data dependent. The main topic of this book is how to systematically construct a system with some wanted processing behavior, e.g. one with a prescribed transfer function.
The application of such a system with a particular transfer function first involves the encoding of the input information into physical values that are applied at the input sites for some time by properly preparing its input signals, then some processing time elapses until the output signals become valid and encode the desired output values, and finally these encoded values are extracted from the measured physical values. For the systems considered, the input and output signals will be electrical voltages measured between pairs of reference sites and restricted to range within some allowed intervals.
In contrast to analogue circuits, an input signal to a digital system at the time at which it is valid is restricted to ranging within a finite set of disjoint intervals. These intervals are used to encode or simply are the elements of a finite set K. Any two voltages in the same interval represent the same element of K (Figure 1.1). Moreover, the circuits are designed so that for whatever particular values in the allowed intervals present at the inputs, the output will also range in allowed intervals and hence encode elements of K. If two sets of input values are ‘equivalent’, i.e. represent the same elements of $\mathrm{K}$, then so are the corresponding outputs. Thus, the digital system computes a function mapping tuples of elements of $\mathrm{K}$ (encoded at the different input sites and times) to tuples of elements of $\mathrm{K}$ encoded by the outputs, i.e. a function $\mathrm{K}^{\mathrm{n}} \rightarrow \mathrm{K}^{\mathrm{m}}$. The continuum of possible voltages of a digital signal is only used to represent the finite set $\mathrm{K}$. This is compensated by the fact that the assignment of output values does not suffer from the unavoidable variations of the signals within the intervals due to loading, temperature, or tolerances of the electronic components. The correspondence of signal levels in the allowed intervals to elements of $\mathrm{K}$ is referred to as the physical encoding.
The most common choice for $\mathrm{K}$ is the two elements set $\mathrm{B}={0,1}$. This restricts the valid input and output values to just two corresponding intervals L and $\mathrm{H}$ (‘low’ and ‘high’), e.g. the intervals $\mathrm{L}=[-0.5,2] \mathrm{V}$ and $\mathrm{H}=[3,5.5] \mathrm{V}$ of voltages between two reference sites. Most often, one of the reference sites is chosen to be a ‘ground’ reference that is common to all input and output signals. If there are $\mathrm{n}$ input sites and times to the system as well as the ground, the voltages at these encode n-tuples in the set $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$, and the outputs at $\mathrm{m}$ sites and times define an element of $\mathrm{B}^{\mathrm{m}}$. Then the system computes a ‘Boolean’ function:
$$
\text { f: } \quad B^n \rightarrow B^m
$$
CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|Encoding Numbers
In this section we very briefly recall the most common choices for encoding numbers, and hint at some less common ones. Once bit fields encode numbers, the arithmetic operations translate into Boolean functions, and digital systems can be applied to perform numeric computations. Of particular interest are encodings of numbers by bit fields of a fixed size. Fixed size fields can be stored efficiently, and the arithmetical operations on them which are still among the most elementary computational steps can be given fast implementations. However, it is only finite sets of numbers that can be encoded by fields of a fixed size, and no non-trivial finite set of numbers is closed under the add and multiply operations. The maximum size of the encoded numbers will be exceeded (overflow), and results of the add and multiply operation within the size range may first have to be rounded to the nearest element of the encoded set. These difficulties can be overcome by tracking rounding errors and overflows and switching to encodings for a larger set of numbers by wider bit fields if required.
The most common binary encoding scheme for numbers within a digital system is the base- 2 polyadic encoding on the finite set of integers from 0 to $2^{\mathrm{n}}-1$ which assigns to a number $\mathrm{m}$ the unique tuple $\mathrm{b}=\left(\mathrm{b}0, \ldots, \mathrm{b}{\mathrm{n}-1}\right)$ (in string notation the word ‘ $\mathrm{b}{\mathrm{n}-1} \ldots \mathrm{b}_0$ ‘) of its binary digits defined by the property: $$ \mathrm{m}=\mathrm{b}_0+2 \mathrm{~b}_1+4 \mathrm{~b}_2+\cdots=\sum{\mathrm{i}=0}^{\mathrm{n}-1} \mathrm{~b}{\mathrm{i}} 2^{\mathrm{i}} $$ In particular, for $\mathrm{n}=1$, the numbers 0,1 are encoded in the obvious way by the elements $0,1 \in$ B, and B can be considered as a subset of the integers. The terms ‘unsigned binary number’ or simply ‘binary number’ are often used to refer to this standard base-2 polyadic encoding. Every positive integer can be represented as a binary number by choosing $\mathrm{n}$ high enough. The $(\mathrm{n}+\mathrm{k})$-bit binary code of a number $\mathrm{m}<2^{\mathrm{n}}$ differs from its $\mathrm{n}$-bit code by leading zeroes only. For inputting or outputting it is more common to use a similar base-10 format in which a number is represented by a tuple $\mathrm{d}=\left(\mathrm{d}_0, . ., \mathrm{d}{\mathrm{k}-1}\right)$ of decimal digits (in string notation ‘ $\mathrm{d}{\mathrm{k}-1} \ldots \mathrm{d}_0$ ‘) so that: $$ \mathrm{m}=\sum{\mathrm{i}=0}^{\mathrm{k}-1} \mathrm{~d}_{\mathrm{i}} 10^{\mathrm{i}}
$$
数字硬件系统代写
CS代写|数字硬件系统代写DIGITAL HARDWARE SYSTEM代考|DATA ENCODING
数字系统是一种人工物理系统，它通过向其应用输入“信号”在多个位置和时间接收输入，并以输出响应这些输入，稍后可以通过某些输出信号进 行测量。信号是在某些地点可测量并取决于时间的物理实体。输入信号通常编码一些其他更抽象的实体，例如数字，输出也是如此。在一个简单 的设置中，输出中编码的数字可以描述为输入数字的函数，并且人工系统专门设计用于实现此功能。更一般地，输出还可能取决于系统的内部变 量，并且它发生的地点和时间可能取决于数据。本书的主题是如何系统地构建一个具有某些所需处理行为的系统，例如
这种具有特定传递函数的系统的应用首先涉及将输入信息编码为物理值，通过适当准备其输入信号在输入站点应用一段时间，然后经过一些处理 时间直到输出信号变为有效并对期望的输出值进行编码，最后从测量的物理值中提取这些编码值。对于所考虑的系统，输入和输出信号将是在参 考点对之间测量的电压，并且限制在某些允许的间隔内。
与模拟电路相反，数字系统的输入信号在有效时被限制在一组有限的不相交间隔内。这些区间用于编码或简单地是有限集合K的元素。相同区间内 的任意两个电压表示K的相同元素Figure 1.1. 此外，电路的设计使得对于输入端出现的允许区间内的任何特定值，输出也将在允许区间内变化， 因此对 K的元素进行编码。如果两组输入值“相等”，即表示的相同元素 $K$ ，那么相应的输出也是如此。因此，数字系统计算一个函数映射元素的元 组 $\mathrm{K}$ encodedatthedifferentinputsitesandtimes 元素的元组 $\mathrm{K}$ 由输出编码，即函数 $\mathrm{K}^{\mathrm{n}} \rightarrow \mathrm{K}^{\mathrm{m}}$. 数字信号可能电压的连续统仅用于表示有限集 K. 这通过以下事实得到补偿: 输出值的分配不受由于负载、温度或电子元件的公差引起的信号在间隔内不可避免的变化的影响。允许区间内的信 号电平与元素的对应关系 $K$ 被称为物理编码。
最常见的选择 $\mathrm{K}$ 是两个元素集合 $\mathrm{B}=0,1$. 这将有效的输入和输出值限制为两个相应的区间 $\mathrm{L}$ 和 $\mathrm{H}$ ‘low’ and’high’，例如间隔 $\mathrm{L}=[-0.5,2] \mathrm{V}$ 和 $\mathrm{H}=[3,5.5]$ V两个参考点之间的电压。大多数情况下，选择一个参考点作为所有输入和输出信号共有的“接地”参考。如果有n输入站点和时间到 系统以及地面，这些处的电压编码集合中的 $\mathrm{n}$ 元组 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ ，以及输出 $\mathrm{m}$ 站点和时间定义了一个元素 $\mathrm{B}^{\mathrm{m}}$.然后系统计算一个“布尔”函数：
$\mathrm{f}: \quad B^n \rightarrow B^m$
CS代马|故宁硬件系统代写DIGITAL HARDWARE SYSTEM代考|ENCODING NUMBERS
在本节中，我们非常简要地回顾了最常见的数字编码选择，并暗示了一些不太常见的选择。一旦位字段对数字进行编码，算术运算就会转换为布 尔函数，并且可以应用数字系统来执行数值计算。特别感兴趣的是通过固定大小的位字段对数字进行编码。固定大小的字段可以有效地存储，并 且可以快速实现仍然属于最基本计算步漈的对它们的算术运算。然而，只有有限的数字集可以被固定大小的字段编码，并且在加法和乘法运算下 没有非平凡的有限数字集是封闭的。将超过编码数字的最大大小over flow，并且大小范围内的加法和乘法运算的结果可能首先必须舍入到编码集 中最接近的元素。这些困难可以通过跟踪舍入错误和溢出来克服，如果需要，可以通过更宽的位字段切换到更大数字集的编码。
数字系统中最常见的数字二进制编码方案是对从 0 到 $2^{\mathrm{n}}-1$ 分配给一个数字 $\mathrm{m}$ 独特的元组 $\mathrm{b}=(\mathrm{b} 0, \ldots, \mathrm{bn}-1)$ instringnotationtheword $\$ \mathrm{bn}-1 \ldots \mathrm{b}0 \$^{:}$它的二进制数字由属性定义: $$ \mathrm{m}=\mathrm{b}_0+2 \mathrm{~b}_1+4 \mathrm{~b}_2+\cdots=\sum \mathrm{i}=0^{\mathrm{n}-1} \mathrm{bi} 2^{\mathrm{i}} $$ 特别地，对于 $n=1$, 数字 0,1 由元素以明显的方式编码 $0,1 \in B$ ，和B可以被认为是整数的子集。术语 “无符号二进制数”或简称“二进制数”通常用于 指代这种标准的 base-2 多元编码。通过选择每个正整数都可以表示为二进制数n足够高。这 $(\mathrm{n}+\mathrm{k})$-bit 数字的二进制代码 $\mathrm{m}<2^{\mathrm{n}}$ 不同于它的 $\mathrm{n}$ 位 代码仅由前导零组成。对于输入或输出，更常见的是使用类似的 base-10格式，其中数字由元组表示 $\mathrm{d}=\left(\mathrm{d}_0, \ldots, \mathrm{dk}-1\right)$ 十进制数字 instringnotation $\$ \mathrm{dk}-1 \ldots \mathrm{d}_0 \$$ ‘以便: $$ \mathrm{m}=\sum \mathrm{i}=0^{\mathrm{k}-1} \mathrm{~d}{\mathrm{i}} 10^{\mathrm{i}}
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
