Оценка эффекта факторизации .
Этот эффект характеризуется разностью цен схемы до и после факторизации. Можно показать, что для однократной факторизации ее эффект определяется выражением: DSQ= SQдо - SQпосле=m(k-1)+q-D, где m - количество букв, выносимых за скобки; k - количество термов, из которых происходит вынесение. q - количество термов, в которых после вынесения осталась одна буква (q£k); D=1, если вынесение осуществляется из всех термов; D=2, если не из всех. Для эффективного решения задачи факторизации необходимо учитывать следующий момент: 1) При наличии у булевой функции нескольких минимальных форм целесообразно выбрать из них такие, для которых применение факторизации даст выигрыш в цене схемы. 2) При минимизации не полностью определенной булевой функции может оказаться, что максимальный эффект за счет факторизации дает нормальная форма, не являющаяся минимальной. Пример:
|10x1 _ _ cmin(f)=|xx10 МДНФ y=x3x4vx1x2x4 SQ=7 |10x1 _ _ _ c В некоторых случаях максимального эффекта за счет факторизации можно достичь путем расширения термов МНФ с применением законов товтологии МДНФ y=x1x2x3vx1x2x4vx1x3x5x6vx2x4x5x6= SQ=18 = x1x2(x3v x4)v x5x6(x1x3v x2x4)= SQ=16 = x1x2(x1x3v x2 x4)v x5x6(x1x3v x2x4)= SQ=20 =(x1x3v x2 x4)(x1x2v x5x6) SQ=14 Построение одновыходных схем. Декомпозиция булевых функций. Задача декомпозиции булевой функции в общем случае состоит в таком разделении множества ее аргументов на ряд подмножеств, при котором можно выразить исходную функцию f(x) через вспомогательную промежуточную функцию j(z), где zÌx. В частном случае имеет место так называемая простая разделительная декомпозиция, при которой множество аргументов x разделяется на два непересекающихся подмножества (z,w®(zÇw=j;zÈw=x)) и приведение исходной функции к виду f(x)=f(j(z,w)).
Пример: f3(x)=V(1,2,4,7) (f=1)
z=(x2x3) W={x1} _ _ j(z)=x2x3vx2x3 _ _ f(x)=x1j(z)vx1j(z) SQ=13
SQ=13 T=5t
Схема базиса Жигалкина. SQ=4 T=2t Применение декомпозиции там, где он уместно, во многих случаях позволяет уменьшить цену синтезируемой схемы. _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ МДНФ y=x1x2x3x4vx2x5vx3x5vx4x5=x1x2x3x4vx5(x2vx3vx4) SQ=14
_ j(z)=x2vx3vx4 ___ _ f(x)=x1*y(z)vx5*j(z) SQ=10
Синтез многовыходных комбинационных схем. МКС представляется в виде обобщенного «черного ящика» Закон функционирования МКС представляется в виде системы булевых функций |y1=f1(x1...xn) |y2=f2 |. |. |. |yn=fn Естественным образом, при решении задачи синтеза МКС применяются методы факторизации и возможной декомпозиции, применительно не к одной функции, а к системе.
Минимизация системы Булевых функций
Задача минимизации применительно к системе Булевых функций решается аналогично как для одной функции и сводится к получению минимального покрытия. Для решения этой задачи система приводится к одной функции путем дополнения множества агументов подмножеством вспомогательных переменных, с помощью которых выделяются отдельные функции системы. Количество вспомогательных переменных k³log2m, m - количество функций. Пример:
Раздельная минимизация:
y1 Cmin (y1)=
y2 Cmin (y2)=
МДНФ: При построении схемы по этому выражению, она разлагается на две независимые подсхемы, отдельные для реализаций каждой функции.
Совместная минимизация
Пусть V=0 для у1; V=1 для y2
Cmin(y1,y2)= ;
Z= (общий терм)
Пример:
V1V2=00 y1 V1V2=01 y2 V1V2=10 y3 V1V2=11 y4
Cmin(S)=
Общие термы:
При совместной минимизации Булевых функций система в минимальной форме может оказаться, что некоторые термы поглощаются другими, т.е. после получения минимальной формы необходимо исключить поглощаемые термы. После получения минимального покрытия при записи минимальных форм с начала выделяются термы, общие для нескольких функций и обозначаются вспомогательными функциями (Z1-Z4). В целях удобства рядом с каждым общим термом рекоммендуется проставить его принадлежность. Далее выписываются минимальные формы для отдельных функций с учетом их собственных термов и общих термов, принадлежащих данной функции. При наличии незадействованных комбинаций вспомогательных переменных все наборы аргументов для них являются безразличными. Пример:
Сmin(S)=
Для большого числа функций и их аргументов применение карт Карно для совместной минимизации выглядит затруднительным. В этом случае можно использовать следующие подходы: 1. Применение машинных методов 2. Раздельная минимизация и использование карт Карно. 3. Выделение подмножеств из функций системы для их совместной минимизации.
Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|