Что такое базовый генератор - NEVINKA-INFO.RU

Что такое базовый генератор

Системы распределения активной нагрузки с базовым генератором Важной особенностью систем автоматического распределения активной нагрузки является выделение так называемого

Что такое базовый генератор

Системы распределения активной нагрузки с базовым генератором

Важной особенностью систем автоматического распределения активной нагрузки является выделение так называемого базового генератора, у которого исключают воздей-

ствие серводвигателя на топливную рейку дизеля. По этой причине положение регулятор-

ной характеристики базового генератора не изменяется.

Выделение базово­го генератора связано с тем, что без него частота системы из не-

сколь­ких параллельно работающих СГ становится неопределенной и произ­вольно изменя-

ется в обе стороны от номинальной. Переходный процесс становится колебательным, а работа системы распределения нагруз­ки — неустойчивой.

По отношению к базовому остальные генераторы являются подстраиваемыми.

Рис. 3.20. Система автоматического распределения активных нагрузок СГ:

а – структурная схема; б – регуляторные характеристики приводных двигателей СГ

При автоматическом распределении активной нагрузки (рис. 3.20, а ) используют датчики активного тока В1 и В2, подключаемые к генера­торам через трансформаторы на-

пряжения ТV1 и ТV2 и трансформаторы тока ТА1 и ТА2.

Выходы этих датчиков соединены последовательно, а напряжения на выходах на-

правлены встречно. Такой способ соедине­ния выходов называют дифференциальной схе-

Результирующий сигнал в виде напряжения определенного значения и полярности поступает на вход усилителя А2, на выход которого подключен серво­двигатель М2 привод

ного двигателя подстраиваемого генератора G2.

Серводвигатель М1 приводного двигателя базового генератора G1 не связан с уси

лителем А2, что исключает воздействие на него со стороны системы автоматического распределения активных нагрузок.

В исходном состоянии базовый G1 и подстраиваемый G2 генерато­ры нагружены каждый мощностью P, т. е. общая нагрузка составляет 2PЭтому состоянию соответст

вует точка А (рис. 3.20, б).

При увеличе­нии общей нагрузки до значения ( Р+ Р) угловая скорость обоих генераторов уменьшится до ωи нагрузка базового генератора составит Р, подстраивае

мого — Р.

Равновесие между напряжениями на выхо­дах датчиков В1 и В2 нарушится, поэто-

му серводвигатель М2 начнет уменьшать подачу топлива дизеля ПД2.

Регуляторная характеристика 2 подстраиваемого генератора переместится вниз и займет положение характеристики 2′.

Новое состояние равновесия наступит в точке В пересечения характеристик 1 и 2‘. При этом положение регуляторной характеристики базового генератора не изменилось.

Каждый генератор нагружен одинаковой мощностью: Р= ( Р+ Р) / 2.

Угловая скорость обоих генераторов также одинакова и составляет ω.

Наличие зон нечувствительности регуляторов частоты вращения ПД генераторов приводит к тому, что нагрузки параллельно работающих генераторов распределяются с некоторой погрешностью ΔР, значение которой не должно превышать ±10 % номиналь-

ной активной мощности наибольше­го генератора.

Углублённое руководство по JavaScript: генераторы. Часть 1, основы

В этой серии статей я расскажу почти всё, что нужно знать о генераторах в JavaScript: что это такое, как их использовать и какие тонкости с ними связаны. И, как всегда, начнём мы с основ — общего представления о том, что такое генераторы.

Я не исхожу из того, что вы хоть что-то знаете о генераторах. Но вам требуется хорошо разбираться в итераторах и итерируемых объектах в JavaScript. Если вы с ними не знакомы или «плаваете в теме», то сначала углублённо изучите их. Если же вы владеете этими знаниями, то можно погружаться в мир генераторов. Это очень странный мир, в котором многое совершенно не похоже на то, что вы используете в обычном JS-коде. При этом сам механизм очень прост, и даже после прочтения этой статьи вы сможете уверенно использовать генераторы. Приступим!

Мотивация

«А зачем мне вообще учиться использовать генераторы?» — спросите вы. Очень честный вопрос. В самом деле, генераторы пока ещё довольно экзотическая фича, во многих кодовых базах они применяются редко. Но есть проблемы, которые с помощью генераторов решаются на удивление элегантно. В следующей статье я покажу подобный пример. И после того, как мы освоим генераторы, попробуем объединить их с React, чтобы получить код, который значительно превосходит тот, что основан на хуках. Надеюсь, это вдохновит вас на поиск своих сценариев применения генераторов.

Однако не нужно считать генераторы чем-то экспериментальным. Они активно применяются в продовых кодовых базах многих проектов.

Полагаю, в мире React самым популярным является пакет redux-saga, это промежуточное ПО для Redux, позволяющее писать код с побочными эффектами, который к тому же очень удобочитаем и прекрасно тестируется (а это редкость!).

Надеюсь, мне удалось вас убедить в большой пользе от изучения генераторов.

Введение

Если бы мне пришлось объяснять суть генераторов одним предложением, я бы написал так: «Это синтаксический сахар для создания итераторов». Конечно, такое описание и вовсе не охватывает природу и возможности генераторов. Но всё же близко к правде.

Давайте возьмём простую функцию, возвращающую число:

Если её типизировать с помощью TypeScript, то мы бы сказали, что она возвращает числовой тип:

Чтобы превратить функцию в генератор, после ключевого слова function нужно добавить знак * :

Но если бы мы и правда делали это на TypeScript, то компилятор начал бы жаловаться, потому что функция-генератор возвращает не просто значение, которое было возвращено в её теле.

Она возвращает итератор!

Если мы изменим типизацию так:

то компилятор TypeScript проглотит код без вопросов. Но это TypeScript. А теперь давайте посмотрим, вернёт ли function* итератор в чистом JavaScript. Например, применительно к тому, что вернул генератор, попробуем вызвать такой метод:

Не только работает, но и выводит в консоль < value: 5, done: true >. На самом деле очень разумное поведение. В некотором смысле функция является итерабельной, возвращает всего одно значение и завершается.

А можно ли вернуть из генератора несколько значений? Вероятно, первым делом вы подумали о нескольких возвращениях:

Для того, кто привык к обычным функциям, это выглядит богохульством. Но я предупреждал, что мы вошли в совершенно иной мир! Здесь всё возможно.

Однако… этот вариант не работает. Выполним код:

И получим результат:

Получили только первое значение, а затем итератор застрял в состоянии «done». Любопытно, что мы можем лишь однократно обратиться к возвращённому значению, потому что последующие вызовы next возвращают лишь undefined .

И такое поведение тоже совершенно верное. Оно подчиняется основному правилу для всех функций: return всегда останавливает исполнение тела функции, даже если после return ещё есть какой-нибудь код. Это верно и для функций-генераторов.

Но всё же есть способ «вернуть» из нашего генератора несколько значений. Для этого предназначено ключевое слово yield :

Снова выполним код:

То есть извлечение значений из генератора позволяет создать итератор, который возвращает несколько значений.

А что будет, если после этого ещё несколько раз вызвать next ? Функция поведёт себя как обычный итератор, постоянно возвращая объект < value: undefined, done: true >.

Теперь обратите внимание, что последней строкой генератора тоже является yield . Изменится ли что-то, если поменять её на return ?

Любопытно. Делает всё то же самое, но свойство done становится true на один шаг раньше. Быть может, вы помните, что свойство done возвращаемого объекта определяет, должен ли продолжаться цикл for . of .

Посмотрим, как ведут себя обе версии генератора getNumber с циклами for . of .

Сначала запустим версию с тремя извлечениями:

Так и должен себя вести итератор.

Теперь запустим генератор с двумя извлечениями и одним возвращением:

Очень интересно. Если подумать, то именно так ведут себя итераторы с циклом for . of . Свойство done решает, должен ли выполняться следующий этап итерации.

Посмотрите, как в статье об итерируемых объектах мы эмулировали цикл for . of с while :

В этом коде если вы при вызове iterator.next() получите объект < value: 3, done: true >, то число 3 тоже не появится в консоли. Причина в том, что перед вызовом console.log(element) идёт условие !result.done . А поскольку для объекта < value: 3, done: true >это условие имеет значение false , тело while не будет выполнено для числа 3.

И циклы for . of работают точно так же.

То есть правило простое: хотите, чтобы появилось значение из цикла for . of ? Применяйте yield ! Хотите вернуть значение из генератора, но не включать его в итерацию for . of ? Применяйте return !

Поток управления в генераторах

В генераторах можно использовать все обычные конструкции потока управления. Например, можно выбрать число для извлечения в зависимости от переданного в генератор аргумента:

Вызов getNumber(false) создаст итератор, возвращающий числа 1, 2, 3. А вызов getNumber(true) создаст итератор, возвращающий числа 1, -100, 3.

Кроме того, в генераторах можно даже использовать циклы! Именно в этом проявляется их сила.

В статье об итерируемых объектах мы создали бесконечный итератор, который генерировал числа 0, 1, 2, 3,… и вплоть до бесконечности. Это было не слишком сложно, но и код получился не самым удобочитаемым. Теперь же мы можем сделать генератор всего в несколько простых строк:

Сначала задаём index значение 0 , а затем бесконечно исполняем цикл while(true) . В нём мы извлекаем текущий index , а потом просто увеличиваем его на единицу. И следующим шагом извлекаем новое значение.

Изумительно просто, верно? Именно этот пример поразил меня, когда я начал изучать генераторы. Надеюсь, что вас он впечатлил не меньше.

Посмотрите, как далеко мы ушли: мы все привыкли к функциям, которые возвращают только одно значение, а теперь пишем функцию, которая «возвращает» практически… вечно!

Отправка значений в генератор

Выше мы узнали, что можно с помощью генераторов создавать обычные итераторы. Но возвращаемый итератор выглядит странно. Он позволяет нам… передавать значения обратно в генератор!

Расширим наш предыдущий пример:

Здесь мы по прежнему просто извлекаем из генератора числа, а также присваиваем переменным то, что вычисляют их выражения yield . Очевидно, что сейчас эти переменные никак не используются. Ради иллюстрации мы будем их просто журналировать, но вы можете делать с ними что угодно.

Добавим в начало функции дополнительный журнал:

А затем будем исполнять этот генератор несколько раз. Рекомендую скопировать этот код куда-нибудь или открыть статью в другой вкладке. Вам будет гораздо проще понять, что происходит, если по мере запуска примеров вы сможете как можно чаще возвращаться к этому генератору!

Читайте также  Шкив генератора рено логан от ваз

Запустим новый генератор:

Надеюсь, вам понятно, какой журнал относится к генератору, а какой к циклу for . of . Вот ответы:

Очевидно, что результатами выражений yield являются просто undefined . Но можно это изменить! Для этого придётся убрать цикл for . of и использовать итератор вручную.

Вызовем четыре раза метод next из итератора, чтобы получить три числа и последний объект с переменной done в значении true . И будем журналировать все результаты вызовов next .

После выполнения этого кода (с тем же генератором) мы получим:

Здесь мало что поменялось: значения undefined никуда не делись. Мы лишь заменили числа из цикла for . of на журналирование всех объектов из вызовов next .

Генераторы разумно используют гибкость интерфейса итератора. Ведь у него должен быть метод next , возвращающий объект вида < done, value >. Но никто не говорил, что этот метод не может принимать какие-нибудь аргументы! Он будет по прежнему удовлетворять интерфейсу, пока возвращает объект ожидаемого вида!

Давайте передадим несколько строк в вызовы next :

После исполнения мы видим в консоли ещё что-то кроме undefined :

Возможно, результат вас удивил. Ведь первой переданной в next буквой была a , а здесь мы видим только b , c и d . Но если разобрать выполнение пошагово, то всё станет понятно.

Вызов next заставляет генератор выполняться, пока он не дойдёт до вызова yield . Тогда будет возвращена часть из вызова next (в качестве значения объекта < value, done >). С этого момента генератор просто ждёт следующего вызова next . Значение, переданное в этот другой вызов next , станет тем значением, которое вычислит выражение yield .

Разберём всё по шагам.

Когда вы в первый раз вызвали next , он просто начал исполнять функцию-генератор. В нашем случае это означает, что будет исполнено console.log(‘start’) .

В генераторе после console.log(‘start’) мы доходим до выражения yield 1 . Число 1 будет возвращено из первого вызова next , который мы только что сделали. Чтобы проверить это, можете обернуть вызов next в console.log :

Вот что мы получили:

Как раз единицу мы и извлекли из генератора.

Сейчас генератор приостановлен. Даже выражение, в котором мы дошли до yield — const first = yield 1; — не было выполнено целиком. Ведь генератор пока не знает, какое значение должно быть у yield 1 . Дадим ему это значение с помощью следующего вызова next :

То есть генератор продолжил исполнение и заменил yield 1 на значение, которое мы передали в вызов next — строку b .

Чтобы закрепить понимание, можете здесь передать какие нибудь другие значения:

Это даст такой результат (надеюсь, теперь вам понятно, почему):

Именно вы здесь решаете, что должно вычислить выражение yield 1 .

Наше первое выражение yield использует значение, предоставленное во втором вызове next . Это крайне важно для понимания работы генераторов.

Дойдя до yield , генератор говорит: «я верну в текущем вызове next , а в следующем вызове next дай мне в качестве аргумента то, что я должен заменить на yield ». И это означает, что переданный в первый вызов next аргумент никогда не будет использован генератором. Его просто некуда предоставить, так что уберём его из примера:

После второго вызова next генератор продолжил исполнение кода, пока не дошёл до другого выражения yield — yield 2 . Поэтому число 2 возвращено в качестве значения из этого вызова next .

То есть этот код:

Что тут происходит? Генератор не знает, какое значение нужно получить при вычислении yield 2 в выражении const second = yield 2; . Поэтому он просто ждёт, пока вы не передадите новое значение в вызов next :

Теперь мы получили:

То есть после третьего вызова next код генератора возобновляет исполнение, пока не доходит до yield 3 . И число 3 возвращается в качестве значения из этого вызова:

Теперь генератор приостановлен на выражении const third = yield 3; . Мы знаем, как снова его запустить:

И поскольку генератор не содержит других выражений yield , то и не возвращает других значений. Он выполняется вплоть до своего завершения. Поэтому последний объект < done, value >из вызова next не содержит значения и уведомляет о завершении итератора.

И всё! Если вы запутались, то прогоните примеры самостоятельно. Можете помочь себе, пошагово добавляя успешные вызовы next и console.log . Постарайтесь также всегда контролировать, в какой строке генератора вы сейчас находитесь. Помните! Нужно разбирать генератор пошагово, чтобы точно разобраться в ситуации! Не ограничивайтесь чтением статьи, прогоните пример самостоятельно столько раз, сколько потребуется для полного понимания происходящего!

Заключение

Мы изучили основы работы генераторов. Узнали, как их создавать, как использовать ключевое слово yield и генераторы.

Надеюсь, первые упражнения и примеры вдохновили вас узнать больше. Нам предстоит ещё многое рассмотреть в будущих статьях.

Что такое базовый генератор

Генератор тактовых импульсов

Генератор тактовой частоты (генератор тактовых импульсов) генерирует электрические импульсы заданной частоты (обычно прямоугольной формы) для синхронизации различных процессов в цифровых устройствах — ЭВМ, электронных часах и таймерах, микропроцессорной и другой цифровой технике. Тактовые импульсы часто используются как эталонная частота — считая их количество, можно, например, измерять временные интервалы.

В микропроцессорной технике один тактовый импульс, как правило, соответствует одной атомарной операции. Обработка одной инструкции может производиться за один или несколько тактов работы микропроцессора, в зависимости от архитектуры и типа инструкции. Частота тактовых импульсов определяет скорость вычислений.

Содержание

Типы генераторов

В зависимости от сложности устройства, используют разные типы генераторов.

Классический

В несложных конструкциях, не критичных к стабильности тактового генератора, часто используется последовательное включение нескольких инверторов через RC-цепь. Частота колебаний зависит от номиналов резистора и конденсатора. Основной минус данной конструкции — низкая стабильность. Плюс — предельная простота.

Кварцевый

Кварц + микросхема генерации

Микросхема генерации представляет собой специальную микросхему, которая при подключении к её входам кварцевого резонатора будет выдавать на остальных выводах частоту, делённую или умноженную на исходную. Данное решение используется в часах, а также на старых материнских платах (где частоты шин были заранее известны, только внутренняя частота центрального процессора умножалась коэффициентом умножения).

Программируемая микросхема генерации

В современных материнских платах необходимо большое количество разных частот, помимо опорной частоты системной шины, которые, по возможности, не должны быть зависимы друг от друга. Хотя базовая частота всё же формируется кварцевым резонатором (частота — 14,3 МГц), она необходима лишь для работы самой микросхемы. Выходные же частоты корректируются самой микросхемой. Например, частота системной шины может быть всегда равна стандартным 33 МГц, AGP — 66 МГц и не зависеть от частоты FSB процессора.

Если в электронной схеме необходимо разделить частоту на 2 используют Т-триггер в режиме счётчика импульсов. Соответственно, для увеличения делителя увеличивают количество счётчиков (триггеров).

Тактовый генератор

Тактовый генератор — автогенератор, формирующий рабочие такты процессора («частоту»). В некоторых процессорах (например, Z80) выполняется встроенным.

Кроме тактовки процессора в обязанности тактового генератора входит организация циклов системной шины. Поэтому его работа часто тесно связана с циклами обновления памяти, контроллером ПДП и дешифратором сигналов состояния процессора.

См. также

  • Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное.
  • Проставив сноски, внести более точные указания на источники.

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое «Генератор тактовых импульсов» в других словарях:

генератор тактовых импульсов — генератор синхроимпульсов — [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.] Тематики электротехника, основные понятия Синонимы генератор синхроимпульсов EN clock … Справочник технического переводчика

генератор тактовых импульсов — takto impulsų generatorius statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. clock pulse generator; timing pulse generator vok. Taktimpulsgenerator, m rus. генератор тактовых импульсов, m pranc. générateur d impulsions de rythme, m … Automatikos terminų žodynas

генератор тактовых импульсов — taktų impulsų generatorius statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Generatorius, kuriantis stabilaus periodo impulsus, kurie naudojami tam tikrų įtaisų ar grandinių veikai sinchronizuoti. atitikmenys: angl. cycle repeat timer; … Penkiakalbis aiškinamasis metrologijos terminų žodynas

генератор тактовых импульсов — taktų impulsų generatorius statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. clock pulse generator; timing pulse generator vok. Impulszeitgeber, m; Taktimpulsgeber, m rus. генератор тактовых импульсов, m pranc. générateur d’impulsions de rythme, m;… … Fizikos terminų žodynas

задающий генератор (тактовых импульсов) — Ведущий опорный генератор, формирующий тактовые или синхронизирующие импульсы, используемые для управления другими генераторами, которые называются ведомыми. [Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо русский толковый словарь… … Справочник технического переводчика

опорный генератор тактовых импульсов — — [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999] Тематики электротехника, основные понятия EN reference clock … Справочник технического переводчика

Генератор сигналов — Генератор сигналов это устройство, позволяющее получать сигнал определённой природы (электрический, акустический или другой), имеющий заданные характеристики (форму, энергетические или статистические характеристики и т. д.).… … Википедия

генератор синхроимпульсов, управляемый напряжением — генератор тактовых импульсов, управляемый напряжением — [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.] Тематики электротехника, основные понятия Синонимы… … Справочник технического переводчика

Генератор колебаний электрический — Электронные генераторы большое множество устройств в радиотехнике и электронике (радиоэлектронике). Генератор представляет собой электронный усилитель охваченный цепью положительной обратной связи с фильтром. Содержание 1 Виды генераторов 2… … Википедия

Электронный генератор — Электронные генераторы большое множество устройств в радиотехнике и электронике (радиоэлектронике). Генератор представляет собой электронный усилитель охваченный цепью положительной обратной связи с фильтром. Содержание 1 Виды электронных… … Википедия

Генератор Ройера на биполярных транзисторах: что это такое и как оно работает

Вступление

Сегодня мы попытаемся понять, что же такое генератор Ройера на примере CCFL конвертера, соберем его прототип, а так же изучим принцип работы.

Предыстория

Попал ко мне в руки давеча нерабочий сканер, чинить его не было никакого смысла, поэтому он пошел на запчасти. Снял я с него CCFL (cold cathode fluorescent lamp) лампу, конвертер и решил с ними поиграться.

Но конвертер оказался нерабочим, а так как поиграться очень хотелось, я решил его восстановить. Так как при замене сгоревшего транзистора у китайской платы начали отслаиваться дорожки, я решил сделать свою, заодно поподробнее изучить принцип работы и написать статью на Хабр, может быть кому-то будет интересно.

Читайте также  Устройство генератора составные части

Схема и принцип работы

Итак, вернемся к Ройеру. Схема, запатентованная в 1954 году Джорджем Х. Ройером, представляет из себя резонансный автогенератор, собранный по топологии пуш-пулл. Вообще, модификаций этой схемы много, но все они отличаются вариациями обмотки связи, и по принципу работы одинаковы. Есть так же генератор Ройера на полевых транзисторах, но это совсем другая схема. В данной статье мы рассматриваем только модифицированный генератор Ройера на биполярных транзисторах, с обмоткой связи без отвода, наиболее часто использующейся в балластах CCFL. Рассмотрим схему:

При подаче питания ток течет к базе транзистора Q2 через резистор R1. Этот резистор служит только для запуска, и с ним связан один момент, но о нем чуть позже. Транзистор Q2 начинает отпираться и через его переход коллектор-эмиттер и часть первичной обмотки начинает течь ток, а также начинает заряжаться конденсатор C1. В этот момент наводится напряжение в обмотке связи, и ток начинает вытекать из базы Q1, втекая в базу Q2. Транзистор Q1 удерживается запертым, а Q2 открывается еще больше, но, поскольку первичная обмотка с контурным конденсатором C1 составляет колебательный контур, через некоторое время заряженный конденсатор C1 начинает отдавать ток в первичную обмотку в обратном направлении, и в обмотке связи ток начинает течь наоборот. Транзисторы Q1 и Q2 меняют свои состояния на противоположные и процесс генерации стабилизируется на резонансной частоте контура, в результате чего в нем образуются синусоидальные колебания, а во вторичной обмотке наводится напряжение. Дроссель L1 накапливает энергию и отдает ее в момент переключения транзисторов, как бы повышая напряжение питания, а так же с конденсатором C2 составляет LC-фильтр.

Плата и компоненты

Через полчаса работы я развел плату и отправил ее травиться (архив с полезностями, в том числе плата в PDF, доступен по ссылке в конце статьи), а сам успел попить чай.

Я немного изменил схему, в частности, поставил PNP транзисторы, поскольку подходящих NPN под рукой не оказалось, а так же добавил второй резистор.

И добавил я его не просто так, помните, я обещал рассказать о резисторе для запуска? В идеале он должен быть несколько десятков килоом, чтобы не влиять на работу, но суметь запустить процесс, а управление транзисторами должно осуществляться исключительно обмоткой связи. Но хитрым китайцам жалко меди, и поэтому в обмотке связи только два витка, и с резистором положенного сопротивления лампа даже не зажигается. Но они ставят резистор более низкого сопротивления, в результате транзистор с эти резистором в базе работает в более нагруженном режиме, он то и сгорел. Я не стал перематывать трансформатор, а поставил более мощные транзисторы и два резистора. Теперь помимо обмотки связи транзисторы отпираются при помощи этих резисторов, в результате мощность балласта повысилась с 4 до 20 ватт, но это предел как для трансформатора, так и для транзисторов.

Обзор генераторов временной базы

После обсуждения основ импульсных цепей, давайте теперь рассмотрим различные схемы, которые генерируют и имеют дело с волнами зубьев пилы . Волна зубьев пилы увеличивается со временем линейно и имеет внезапное уменьшение. Это также называется сигналом временной базы . На самом деле, это идеальный выход генератора временной базы.

Что такое генератор временной базы?

Электронный генератор, который генерирует высокочастотные пилообразные волны, можно назвать Генератором временной базы . Его также можно понимать как электронную схему, которая генерирует выходное напряжение или форму волны тока, часть которой изменяется линейно со временем . Горизонтальная скорость генератора временной базы должна быть постоянной.

Чтобы отобразить изменения сигнала относительно времени на осциллографе, напряжение, которое изменяется линейно во времени, должно быть приложено к отклоняющим пластинам. Это дает сигнал развернуть луч горизонтально по экрану. Следовательно, напряжение называется Sweep Voltage . Генераторы временной базы называются цепями развертки .

Особенности сигнала временной базы

Чтобы сформировать временную форму волны в CRO или кинескопе, отклоняющее напряжение линейно возрастает со временем. Обычно используется генератор временной базы, в котором луч линейно отклоняется по экрану и возвращается в свою начальную точку. Это происходит в процессе сканирования . Катодно-лучевая трубка, а также кинескоп работают по тому же принципу. Луч отклоняется по экрану с одной стороны на другую (обычно слева направо) и возвращается в ту же точку.

Это явление называется следом и отступлением . Отклонение луча по экрану слева направо называется трассировкой , в то время как возврат луча справа налево называется возвратом или вылетом назад . Обычно этот откат не виден. Этот процесс выполняется с помощью генератора пилообразных волн, который устанавливает период времени отклонения с помощью используемых компонентов RC.

Попробуем разобраться в части зубчатой ​​волны.

В приведенном выше сигнале время, в течение которого выходной сигнал линейно увеличивается, называется временем развертки (T S ), а время, необходимое для возврата сигнала к его начальному значению, называется временем восстановления, временем возврата или временем восстановления ( T). г ) Оба этих периода времени вместе образуют период времени одного цикла базового сигнала времени.

Фактически, эта осциллограмма напряжения развертки, которую мы получаем, является практическим выходом схемы развертки, тогда как идеальным выводом должна быть форма волны зубца пилы, показанная на рисунке выше.

Типы генераторов базы времени

Есть два типа Генераторов базы времени. Они —

Генераторы временной базы напряжения — Генератор временной базы, который обеспечивает форму волны выходного напряжения, которая изменяется линейно со временем, называется Генератором временной базы напряжения.

Генератор текущей временной базыГенератор временной базы, который обеспечивает выходной сигнал тока, который изменяется линейно со временем, называется Генератором текущей временной базы.

Генераторы временной базы напряжения — Генератор временной базы, который обеспечивает форму волны выходного напряжения, которая изменяется линейно со временем, называется Генератором временной базы напряжения.

Генератор текущей временной базыГенератор временной базы, который обеспечивает выходной сигнал тока, который изменяется линейно со временем, называется Генератором текущей временной базы.

Приложения

Генераторы временной базы используются в CRO, телевизорах, дисплеях RADAR, системах точного измерения времени и временной модуляции.

Ошибки развертки сигналов

После генерации сигналов развертки пришло время передать их. Переданный сигнал может подвергаться отклонению от линейности. Чтобы понять и исправить возникшие ошибки, мы должны знать некоторые распространенные ошибки.

Отклонение от линейности выражается тремя различными способами. Они —

Генераторы и триггеры. Реализация автоинкрементного поля

Генераторы

Генераторами называется специальная область данных, которая хранится в базе данных и содержит какое то целое число. Генераторы — это счетчики, но в отличие от локальных БД, увеличение значения этих счетчиков осуществляется с помощью триггеров.

В основном, генераторы используют для создания автоинкрементных полей. Для каждого такого поля придется создавать собственный генератор . Генератор , совместно со специальным триггером, гарантирует, что значение этого поля всегда будет уникальным. Создаются генераторы с помощью оператора CREATE GENERATOR :

Внимание! Генераторы можно создавать, но удалить их не получится, поэтому в реальной базе данных прежде продумайте, какие генераторы у вас будут, а потом только создавайте их. Откройте утилиту IBConsole , войдите в локальный сервер и откройте нашу базу данных FIRST . Затем запустите Interactive SQL , и создайте генератор Gen1, как в примере выше. Затем выделите раздел «Generators» в дереве серверов, и в правой части вы увидите наш генератор , а также его текущее значение :

Как видно из рисунка, генератору сразу присваивается значение 0. Тем не менее, во избежание возможных ошибок, вторым шагом нередко присваивают генератору это значение оператором SET GENERATOR :

Выполните этот пример с помощью утилиты Interactive SQL . Таким образом, генераторам можно присваивать любое целое значение , даже отрицательное.

Иногда бывает необходимым присваивать генератору не нулевое, а другое значение . Например, если вы перенесли базу данных из Paradox в InterBase . В этом случае, таблица уже содержит записи, которые пронумерованы. Автоинкрементное поле при переносе превращается в INTEGER . Требуется посмотреть последнее значение этого поля, и присвоить генератору именно его.

Увеличение шага генератора

Как вы понимаете, для ввода каждой следующей записи вовсе нет необходимости открывать IBConsole , смотреть значение генератора и вручную устанавливать новое значение . Для этого используется специальная процедура GEN_ID() (выполнять этот пример не нужно):

Процедура содержит два параметра. Первый — имя генератора , второй — шаг, на который требуется увеличить значение . Обычно эту процедуру используют в триггерах, но можно выполнить ее и вручную, с помощью Interactive SQL . Выполните следующий запрос :

В нижнем окне Interactive SQL будет выведен результат:

Как видно из рисунка, мы получили значение 1. Выполните также команду COMMIT, чтобы завершить транзакцию, затем закройте Interactive SQL . Выделите раздел Generators и убедитесь, что значение изменилось. Что, собственно, произошло? Дело в том, что когда вы создаете новую базу данных, InterBase прежде всего создает в ней собственные системные таблицы. Одной из таких таблиц является RDB$DATABASE , которая всегда хранит только одну запись с некоторыми системными параметрами базы данных . Эту же таблицу иногда применяют для «пустых» запросов, которые возвращают значение одной из переменных или вычисляемое значение . Нашим предыдущим запросом мы вначале увеличили значение генератора на 1, затем вывели его на экран оператором SELECT. Узнать текущее значение генератора , не увеличивая его, можно строкой:

где в процедуре GEN_ID() указывается шаг 0.

Поскольку генератор может хранить отрицательные значения, а шаг процедуры GEN_ID также может быть отрицательным, то можно установить и обратный автоинкремент, где значения не увеличиваются, а уменьшаются. Впрочем, такой возможностью обычно не пользуются.

Совет: если генератор уже находится в использовании, в рабочей базе данных, НИКОГДА не переустанавливайте его значений вручную — это чревато порчей целостности и достоверности данных.

Триггеры

Триггерами называются подпрограммы, которые всегда выполняются автоматически на стороне сервера, в ответ на изменение данных в таблицах БД.

Триггеры используют тот же встроенный язык программирования , что и хранимые процедуры, но отличаются от них прежде всего тем, что триггеры никогда не вызываются напрямую, ни из клиентских программ, ни с помощью IBConsole , ни из хранимых процедур или других триггеров . Зато в теле триггера можно обратиться к хранимой процедуре. Триггеры начинают действовать в ответ на какое то событие, например, удалили запись в таблице или изменили значение в каком то поле . Кроме того, в триггерах добавлена возможность обращаться к старым и новым значениям столбцов с помощью встроенных переменных OLD и NEW .

Читайте также  Что называется генератором постоянного тока

Триггер может выполняться в двух фазах изменения данных: до(Before) какого то события, или после(After) него. Синтаксис определения триггера следующий:

Как мы видим, создание триггера несколько отличается от создания хранимой процедуры , несмотря на то, что они используют один и тот же алгоритмический язык . Например, у триггера отсутствуют входные и выходные параметры . Разберем его синтаксис по частям.

[ACTIVE | INACTIVE]

Необязательный параметр определяет, будет триггер запускаться в ответ на событие, или не будет. По умолчанию устанавливается ACTIVE, то есть триггер будет запускаться. Отключение триггера иногда может быть полезным при отладке приложения.

Генераторы Python: что это такое и зачем они нужны

Генераторы используют, чтобы оперативная память не давилась большими объёмами информации. В Python это фишки, экономящие память.

Допустим, у вас есть файл, который весит десяток гигабайт. Из него нужно выбрать и обработать строки, подходящие под какое-то условие, а то и сравнить со строками другого большого файла.

Другой пример: нужно проанализировать практически бесконечный поток данных. Это могут быть, например, показания счётчиков, биржевые котировки, сетевой трафик.

А может, нужно создать поток данных самостоятельно: рассчитать комбинаторную структуру для определения вероятности какого-то события, математическую последовательность или последовательность случайных чисел.

Что делать? Хранить такие объёмы данных в компьютере нереально: они не поместятся в оперативную память — а некоторые и на жёсткий диск. Выход один — обрабатывать информацию небольшими порциями, чтобы не вызывать переполнения памяти. В Python на этот случай есть специальный инструмент — генераторы.

Программист, консультант, специалист по документированию. Легко и доступно рассказывает о сложных вещах в программировании и дизайне.

Что такое генератор и как он работает?

  • Генератор — это объект, который сразу при создании не вычисляет значения всех своих элементов.
  • Он хранит в памяти только последний вычисленный элемент, правило перехода к следующему и условие, при котором выполнение прерывается.
  • Вычисление следующего значения происходит лишь при выполнении метода next(). Предыдущее значение при этом теряется.

Этим генераторы отличаются от списков — те хранят в памяти все свои элементы, и удалить их можно только программно. Вычисления с помощью генераторов называются ленивыми, они экономят память.

Рассмотрим пример: создадим объект-генератор gen с помощью так называемого генераторного выражения. Он будет считать квадраты чисел от 1 до 4 — такую последовательность создаёт функция range(1,5).

Когда мы выведем на консоль переменную gen, то увидим лишь сообщение, что это объект-генератор.

При четырёх вызовах метода next(a) будут по одному рассчитываться и выводиться на консоль значения генератора: 1, 4, 9, 16. Причём в памяти будет сохраняться только последнее значение, а предыдущие сотрутся.

Когда мы попытаемся вызвать next(gen) в пятый раз, генератор сотрёт из памяти последний элемент (число 16) и выдаст исключение StopIteration.

Всё! Генератор больше не работает. Сколько бы мы ни вызывали next(gen), ничего считаться не будет. Чтобы запустить генератор ещё раз, придётся создавать его заново.

И что, для вычисления генератора придётся много раз вызывать next()?

Нет, значения можно вычислять в цикле for. В этом случае метод next() вызывается неявно. Например:

Когда весь цикл пройден, произойдёт исключение StopIteration. Хотя на консоль сообщение об этом не выводится, но генератор помнит о нём и больше работать не будет. То есть цикл for можно запускать только один раз, во второй раз не получится. Нельзя об этом забывать.

И чем помогут генераторы в наших задачах?

Для этого сначала рассмотрим упрощённый способ создания генератора — с помощью генераторного выражения.

Генераторные выражения позволяют создавать объект-генератор в одну строчку. В общем случае их пишут по шаблону:

( выражение for j in итерируемый объект if условие)

Где for, in, if — ключевые слова, j — переменная.

Пример генераторного выражения мы рассмотрели выше. Теперь посмотрим, как можно применить его для обработки большого файла.

Перед нами задача: на сервере есть огромный журнал событий log.txt, в котором хранятся сведения о работе какой-то системы за год. Из него нужно выбрать и обработать для статистики данные об ошибках — строки, содержащие слово error.

Такие строки можно выбрать и сохранить в памяти с помощью списка:

Здесь path — путь к файлу log. В результате сформируется список вида:

[строка1, строка2, строка3, ….. ]

В списке e_l содержатся все строки со словом error, они записаны в память компьютера. Теперь их можно обработать в цикле. Недостаток метода в том, что, если таких строк будет слишком много, они переполнят память и вызовут ошибку MemoryError.

Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками).

Рассмотрим следующий код:

  • Генераторное выражение возвращает объект-генератор err_gen.
  • Генератор начинает в цикле выбирать из файла по одной строке со словом error и передавать их на обработку.
  • Обработанная строка стирается из памяти, а следующая записывается и обрабатывается. И так до конца цикла.

Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка. При этом нужный для работы объём памяти не зависит от размера файла и количества строк, удовлетворяющих условию.

Генераторы часто используют при веб-скрапинге . Они позволяют поочерёдно получать нужные веб-страницы и обрабатывать их информацию. Это намного эффективнее, чем загрузить в память сразу все выбранные страницы и затем обрабатывать их в цикле.

Как ещё можно создавать генераторы?

Генераторные выражения — это упрощённый вариант функций-генераторов, также создающих генераторы.

Функция-генератор отличается от обычной функции тем, что вместо команды return в ней используется yield. И если return завершает работу функции, то инструкция yield лишь приостанавливает её, при этом она возвращает какое-то значение.

При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield. При втором next() и последующих до конца генератора — код со следующей после yield команды и до тех пор, пока yield не встретится снова.

Чтобы было понятнее, рассмотрим небольшой пример:

Здесь функция f_gen(5) при вызове создаёт генератор a. Мы видим это, когда выводим a на консоль.

Посчитаем значения генератора в цикле for.

  • При первой итерации выполняется код функции до yield: переменная s = 1, n = 1, yield возвращает 2.
  • При второй итерации выполняется оператор после yield, далее к началу цикла и опять до yield: s = 2, n = 2, yield возвращает 6.
  • Соответственно, при третьей и четвёртой итерации генерируются значения 12 и 20, после чего выполнение генератора прекращается.

Как видим, значения переменных n и s между вызовами сохраняются.

Yield — инструмент очень гибкий. Его можно несколько раз использовать в коде функции-генератора. В этом случае команды yield служат разделителями кода: при первом вызове метода next() выполняется код до первого yield, при следующих вызовах — операторы между yield. При этом в генераторной функции необязательно должен быть цикл, все значения генератора и так посчитаются.

Как создать бесконечную последовательность

Рассмотрим, как можно с помощью генератора создать математическую последовательность, например, программу, генерирующую простые числа (напоминаем, это числа, не имеющие делителей, кроме 1).

Наша программа будет последовательно анализировать целые числа больше 1. Для каждого числа n программа ищет делители в диапазоне от 2 до √n. Если делители есть, программа переходит к следующему числу. Если их нет, значит, n — число простое, и программа выводит его на печать.

Этот код выдаёт бесконечную последовательность простых чисел без ограничения сверху. Остановить его можно только вручную.

Подобным образом с помощью генераторов можно создавать ряды случайных чисел, комбинаторные структуры, рекуррентные ряды, например, ряд Фибоначчи и другие последовательности.

Какие ещё методы есть у генераторов?

Когда-то был один next(), но в Python 2.5 появилось ещё три метода:

  • .close() — останавливает выполнение генератора;
  • .throw() — генератор бросает исключение;
  • .send() — интересный метод, позволяет отправлять значения генератору.

Рассмотрим пару небольших примеров.

Сначала на .close() и .throw():

Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел. Их выполнение прекращается с помощью методов .close() и .throw().

Пример использования .send()

Здесь мы не получаем значения генератора, а отправляем их на обработку с помощью метода .send().

С помощью этих методов можно создавать сопрограммы, или корутины, — это функции, которым можно передавать значения, приостанавливать и снова возобновлять их работу. Их обычно используют в Python для анализа потоков данных в корпоративной многозадачности. Генераторы позволяют создавать сложные разветвлённые программы для обработки потоков.

Что ещё можно сказать

С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях.

Но даже если не говорить о глобальных задачах, скрипты с применением генераторов — это способ избежать копирования данных в память. Генераторы позволяют экономить ресурсы компьютера и создавать красивый чистый код.

Изучить генераторы и другие объекты Python можно на курсах в Skillbox. Вы получите серьёзные теоретические знания и практический опыт. С самого начала обучения будете участвовать в реальных проектах. Те, кто успешно окончит курсы, станут программистами middle-уровня, а мы поможем найти хорошую работу.

Яков Кузнецов/ автор статьи

Приветствую! Я являюсь руководителем данного проекта и занимаюсь его наполнением. Здесь я стараюсь собирать и публиковать максимально полный и интересный контент на темы связанные ремонтом автомобилей и подбором для них запасных частей. Уверен вы найдете для себя немало полезной информации. С уважением, Яков Кузнецов.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
NEVINKA-INFO.RU
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: