學習組成原理要學數字邏輯電路,用不用學模擬電路 模擬電路是什麼用處

時間 2021-10-15 00:20:57

1樓:匿名使用者

不用學,個人覺得數字邏輯電路還比模擬電路要簡單些。

模擬訊號:時間和幅度都連續的訊號(連續的含義是在某以取值範圍那可以取無窮多個數值)。

模擬電路(analog circuit):處理模擬訊號的電子電路 ,是涉及連續函式形式模擬訊號的電子電路,與之相對的是數位電路,後者通常只關注0和1兩個邏輯電平。「模擬」二字主要指電壓(或電流)對於真實訊號成比例的再現,它最初**於希臘語詞彙ανάλογος,意思是「成比例的。

模擬訊號的特點

1、函式的取值為無限多個;

2、當影象資訊和聲音資訊改變時,訊號的波形也改變,即模擬訊號待傳播的資訊包含在它的波形之中(資訊變化規律直接反映在模擬訊號的幅度、頻率和相位的變化上)。

3.初級模擬電路主要解決兩個大的方面:1放大、2訊號源。

4、模擬訊號具有連續性。

數位電路是以二值數字邏輯為基礎的,其工作訊號是離散的數碼訊號。電路中的電子電晶體工作於開關狀態,時而導通,時而截止。

數位電路的發展與模擬電路一樣經歷了由電子管、半導體分立器件到積體電路等幾個時代。但其發展比模擬電路發展的更快。從60年代開始,數字整合器件以雙極型工藝製成了小規模邏輯器件。

隨後發展到中規模邏輯器件;70年代末,微處理器的出現,使數字積體電路的效能產生質的飛躍。

數位電路的特點

1、 同時具有算術運算和邏輯運算功能

數位電路是以二進位制邏輯代數為數學基礎,使用二進位制數碼訊號,既能進行算術運算又能方便地進行邏輯運算(與、或、非、判斷、比較、處理等),因此極其適合於運算、比較、儲存、傳輸、控制、決策等應用。

2、 實現簡單,系統可靠

以二進位製作為基礎的數字邏輯電路,可靠性較強。電源電壓的小的波動對其沒有影響,溫度和工藝偏差對其工作的可靠性影響也比模擬電路小得多。

3、 整合度高,功能實現容易

整合度高,體積小,功耗低是數位電路突出的優點之一。電路的設計、維修、維護靈活方便,隨著積體電路技術的高速發展,數字邏輯電路的整合度越來越高,積體電路塊的功能隨著小規模積體電路(ssi)、中規模積體電路(msi)、大規模積體電路(lsi)、超大規模積體電路(vlsi)的發展也從元件級、器件級、部件級、板卡級上公升到系統級。電路的設計組成只需採用一些標準的積體電路塊單元連線而成。

對於非標準的特殊電路還可以使用可程式設計序邏輯陣列電路,通過程式設計的方法實現任意的邏輯功能。

2樓:老張講科技

很少有全數位電路,模擬電路系統可以沒有數位電路,但數位電路系統基本都有帶模擬電路。

考研計算機課程順序及相關計算機組成原理是否要先修數字邏輯電路?數字邏輯電路是否要修電工及電子技術?

3樓:匿名使用者

c語言先看乙個月,熟悉一下,直接上資料結構,計算機組成原理不用看數位電路,直接上就好,離散數學看你報的學校考不考再說,彙編先不看吧,你考408?還是選個好考的學校考,有的學校只考資料機構,或者再加一門,不用看那麼多的。初試過了再說,考4門課的學校還是不要選了吧,

學計算機組成原理之前,是學數字邏輯電路,還是數理邏輯。這兩個設什麼區別與聯絡?

4樓:匿名使用者

應該是數字邏輯電路,你說的數理邏輯好像是學數學專業學的,是數學和邏輯學的交叉學科。

5樓:手濕

數電,數理邏輯我們沒學過,一般都是數電和微型計算機原理與接**術一起學的

《數字邏輯與數位電路》和《計算機組成原理》這兩本誰寫的比較好?那個出版社出版的?要求書中無錯誤之處 10

6樓:匿名使用者

這兩本書是敘述不同方向的,其實並不好去比較的。

《數字邏輯與數位電路》是講最基本的數專字電路原理的,屬比如與非門,觸發器,可程式設計器件等。而且《計算機組成原理》是將計算機的構成原理的,會涉及到終端,cpu,快取等等知識。所以這兩本書講的內容是不同的。

如果是要自學的話,那兩本書涉及到的方面都應該看下。不知道你是不是想學一些硬體方面的知識,如果是這樣而且之前沒有什麼經驗的話,建議先看數字邏輯電路方面的書籍,然後再看計算機組成結構方面的書籍。其實這樣的書有很多的,沒必要侷限這兩本,都是基礎知識嘛。

7樓:匿名使用者

說實話這兩門課挺難的。組成原理我們當時學是用唐朔飛的那本,高教社的,感覺還蠻好的。

數字邏輯不太清楚了,我們用的是鮑家元的,但是不太喜歡- -

8樓:

這兩本書寫的都不是同乙個東西,怎麼來判別誰寫的好?

數字邏輯,計算機組成原理,微機原理和彙編 這三門課程應該如何安排學習順序?

9樓:匿名使用者

數字邏輯

bai->微機原理和彙編->計算du機組成原理.

數字邏輯zhi

第一位,這是最基本的數dao

字電路基礎。回其中的組答合與時序邏輯電路是另外課程的基礎。

微機原理和計算機組成有不少內容重疊,不過建議先學習微機原理,理解了其中的指令、終端、彙編、定址等理論後再學習計算機組成,否則會遇到很大困難。

求數字邏輯電路設計第二版鮑可進的課後答案,還有計算機組成原理肖鐵軍的課後答案?

10樓:匿名使用者

自己實在做不到的話可以直接搜尋書的名字答案可能就會出來了

11樓:帥氣灬蕭遙

自己算比較好,要對自己負責啊

大學要學什麼?

12樓:火山騎兵

以985,211大學過來人的身份誠心的告訴學弟你。。。其實現在大學教育能交給你的實際知識非常有限,進入公司之後都面臨長時間的不適應和再次培訓,你唯一能夠在大學獲得的,其實不是非常紮實的專業知識,更多的是學會如何與人相處,結實自己最初級的人際網路並且形成良好的工作學習習慣(在脫離父母的情況下,你能保證自己絕對不去網咖**?不去夜店濫性?

),如果你能夠學會控制自己,並且了自己的人際網路,即便你沒有拿到例如交換留學、保研名額之類的東西,你的大學也是成功的。。。所以專業性的問題我就不答了,如果你的學校很好,招生的時候會有相關的大學老師過去,他們回答的絕對比網友專業。。。

另外大學課程比較松,基本上分為必修和選修。。。

必修課分公共課和專業課,公共課一般在大二就全結束了,專業課則一般從大二開始。。。這個是必須要全過的,所以不逃課很重要,經常做作業也是必須的,最重要的是要學會找前幾屆的學長們要之前考試的卷子和複習提要。。。大學老師也很懶,基本上那些題目的重複性都很高。。。

對於想拿獎學金的人來說,這是一條捷徑。。。

選修就比較輕鬆了,一般大四畢業之前拿到規定(我們學校是18)的選修學分就可以順利畢業,考試也相對來說簡單,不過對於豐富知識面還是有一定作用的。。。一般大一就可以修(但學校一般會推薦你,讓你從大二之後在開始),個人覺得如果不急著找女朋友,最好還是多修幾門感興趣或者和你主修方向不同的課程。。。如果能夠拿到比較好的分數,求職的時候,成績單列印出來也是贏得眼球的方法。。。

並且會讓人覺得你的知識面很豐富。。。

當然,到大三之後你會碰到一些專業選修課(非必選)。。。如果學分不夠,一般這都是讓你拿學分的課程,相對來說考試容易過,至少我當年就是靠兩門非必選的專業選修課湊夠了專業課的學分。。。

13樓:厚起雲奚亥

說到大學突然想起錢鍾書的《圍城》,是啊,在校的想出去,而外面的千方百計想進來。作為當代大學生,我們在所謂的「大學」裡到底學到了什麼呢?我想應該不僅是書本上的知識,更是在學會做人和處事。

大學是知識密集、人才密集的場所,這種高度集中的特性決定了大學有頻繁的學術交流活動。大學裡濃厚的學術氛圍促使學生就共同關心的話題討論,在這種非正式的交流、溝通中,大學生會聽到許多不同的聲音,在不知不覺中拓展了自己的學術視野。在大學,各種學術報告、講座非常多,大學生可以近距離地感受到學術大家的風範,學到治學的方法和科學的精神,這對於學生以後的深造、成才具有重要意義。

  在人才培養方面,大學生除了學習本專業的必修課以外,還可以跨學科、跨專業選修自己感興趣的課程,學生只要修滿規定的學分,就可以畢業。為了更好地促進學生的成長,不同大學之間加強了橫向聯絡,實行學生的雙向流動,允許一部分大學生到另外一所大學學習,互相承認學分,有的學生甚至可以交流到國外的一些著名大學中去。有的大學給大學生提供科研經費、提供參與科研的機會,或者鼓勵大學生創業。

這種多樣化的人才培養模式,為大學生的成才提供了廣闊的天地。  多渠道的學術交流,多樣化的人才培養模式,一方面可以使大學生「眼光向內」,學會從乙個更高的平台、更科學的角度分析、認識自己的能力和個性特點,另一方面使他們學會「眼光向外」,把本學科、專業的特點同社會對人才的要求結合起來,從中尋找適合自己的學習方法、治學策略。

14樓:我要選李白再來

1、計算機組成原理

2、線性代數,概率與統計和離散數學

3、mit開設的《introduction to algorithm》,中文版叫《演算法導論》

4、作業系統與編譯原理

5、掌握一門常用的程式語言和程式設計技術

詳解:計算機組成原理(包括先修課程「數字邏輯與數字系統」,簡稱「數電」):這是一門硬體基礎課,學完後你能清楚的知道如何從用最簡單的數字元件,像搭積木一樣構成整個計算機系統,那就算及格了。

一門名為計算機體系結構是本課程的擴充包,對於了解近代計算機結構體系當然是必要的,但由於這裡討論的是top 5,因此我認為計算機組成原理更為基礎。

線性代數,概率與統計和離散數學:要知道,凡是能稱之為「科學」的專業,就必須有一定的數學功底,否則難以稱作「科學」。這三門課我覺得是本科時期最重要的三門數學課,比高等數學重要。

如果你想在電腦科學的道路上走遠點,那這三門可是必修的。

mit開設的《introduction to algorithm》,中文版叫《演算法導論》:我覺得應該學習它而不是國內習慣開設的《資料結構》。資料結構僅僅是演算法的一部分,國內的資料結構課程迴避了很多本質的東西,僅僅是對一些常見的資料結構的羅列,學起來總有些不痛不癢的感覺。

《introduction to algorithm》雖然有些章節夾雜著很多很讓人討厭的「數學」,但卻能從本質上帶你領略這門十分必要而且有趣兒的課。

作業系統與編譯原理:作業系統可以說是《演算法導論》的實驗課,最好能在學習期間自己實現乙個小型的作業系統,或者作業系統各分系統的demo。編譯原理可能是普遍本科生覺得難的一門課,但是作為cs本科生或者未來的軟體科學家,這是基礎中的基礎,學完之後所有的語言在你看來應該沒有太大的區別,這門課應該是離散數學+演算法導論的實驗課。

最好能在學習期間自己實現乙個小型的編譯器,語言最好能自創,或者是某個已有的你喜歡的語言的基本子集。

掌握一門常用的程式語言和程式設計技術:能了解你用過的所有的程式內部大致是怎樣的,能用你熟悉的語言編寫大部分的程式,至少不能是對任何乙個程式滿頭霧水。

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