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4.4: Bucles de retroalimentación - Biología

4.4: Bucles de retroalimentación - Biología


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Recuerde que la homeostasis es el mantenimiento de un entorno interno relativamente estable. Cuando se presenta un estímulo o un cambio en el entorno, los circuitos de retroalimentación responden para mantener el funcionamiento de los sistemas cerca de un punto de referencia o nivel ideal.

Realimentación

La retroalimentación es una situación en la que la salida o respuesta de un bucle impacta o influye en la entrada o el estímulo.

Normalmente, dividimos los ciclos de retroalimentación en dos tipos principales:

  1. bucles de retroalimentación positiva, en el que un cambio en una dirección determinada provoca un cambio adicional en la misma dirección. Por ejemplo, un aumento en la concentración de una sustancia provoca una retroalimentación que produce aumentos continuos en la concentración.
  2. bucles de retroalimentación negativa, en el que un cambio en una dirección determinada provoca un cambio en la dirección opuesta. Por ejemplo, un aumento en la concentración de una sustancia provoca una retroalimentación que, en última instancia, hace que la concentración de la sustancia disminuya.

Los circuitos de retroalimentación positiva son sistemas inherentemente inestables. Debido a que un cambio en una entrada provoca respuestas que producen cambios continuos en la misma dirección, los bucles de retroalimentación positiva pueden conducir a condiciones fuera de control. El término retroalimentación positiva se usa típicamente siempre que una variable tenga la capacidad de amplificarse a sí misma, incluso si los componentes de un bucle (receptor, centro de control y efector) no son fácilmente identificables. En la mayoría de los casos, la retroalimentación positiva es dañina, pero hay algunos casos en los que la retroalimentación positiva, cuando se usa de manera limitada, contribuye al funcionamiento normal. Por ejemplo, durante la coagulación de la sangre, una cascada de proteínas enzimáticas se activa entre sí, lo que lleva a la formación de un coágulo de fibrina que evita la pérdida de sangre. Una de las enzimas de la vía, llamada trombina, no solo actúa sobre la siguiente proteína de la vía, sino que también tiene la capacidad de activar una proteína que la precedió en la cascada. Este último paso conduce a un ciclo de retroalimentación positiva, donde un aumento de trombina conduce a aumentos adicionales de trombina. Cabe señalar que hay otros aspectos de la coagulación de la sangre que mantienen el proceso general bajo control, de modo que los niveles de trombina no aumentan sin límite. Pero si solo consideramos los efectos de la trombina en sí misma, se considera un ciclo de retroalimentación positiva. Aunque algunos pueden considerar esto como un circuito de retroalimentación positiva, tal terminología no es universalmente aceptada.

Los bucles de retroalimentación negativa son sistemas inherentemente estables. Los bucles de retroalimentación negativa, junto con los diversos estímulos que pueden afectar una variable, suelen producir una condición en la que la variable oscila alrededor del punto de ajuste. Por ejemplo, los circuitos de retroalimentación negativa que involucran insulina y glucagón ayudan a mantener los niveles de glucosa en sangre dentro de un rango de concentración estrecho. Si los niveles de glucosa aumentan demasiado, el cuerpo libera insulina en el torrente sanguíneo. La insulina hace que las células del cuerpo absorban y almacenen glucosa, lo que reduce la concentración de glucosa en sangre. Si la glucosa en sangre desciende demasiado, el cuerpo libera glucagón, que provoca la liberación de glucosa de algunas de las células del cuerpo.

Retroalimentación positiva

En un mecanismo de retroalimentación positiva, la salida del sistema estimula el sistema de tal manera que aumenta aún más la salida. Los términos comunes que podrían describir ciclos o ciclos de retroalimentación positiva incluyen "bola de nieve" y "reacción en cadena". Sin una reacción o proceso de contrapeso o "apagado", un mecanismo de retroalimentación positiva tiene el potencial de producir un proceso descontrolado. Como se señaló, hay algunos procesos fisiológicos que comúnmente se consideran retroalimentación positiva, aunque es posible que no todos tengan componentes identificables de un circuito de retroalimentación. En estos casos, el ciclo de retroalimentación positiva siempre termina con una contraseñalización que suprime el estímulo original.

Un buen ejemplo de retroalimentación positiva implica la amplificación de las contracciones del trabajo de parto. Las contracciones se inician cuando el bebé se coloca en posición, estirando el cuello uterino más allá de su posición normal. La retroalimentación aumenta la fuerza y ​​la frecuencia de las contracciones hasta que nace el bebé. Después del nacimiento, el estiramiento se detiene y el bucle se interrumpe.

Otro ejemplo de retroalimentación positiva ocurre en la lactancia, durante la cual una madre produce leche para su bebé. Durante el embarazo, aumentan los niveles de la hormona prolactina. La prolactina normalmente estimula la producción de leche, pero durante el embarazo, la progesterona inhibe la producción de leche. Al nacer, cuando la placenta se libera del útero, los niveles de progesterona disminuyen. Como resultado, aumenta la producción de leche. A medida que el bebé se alimenta, su succión estimula el pecho, promoviendo una mayor liberación de prolactina, lo que resulta en una mayor producción de leche. Esta retroalimentación positiva asegura que el bebé tenga suficiente leche durante la alimentación. Cuando se desteta al bebé y ya no se alimenta de la madre, la estimulación cesa y la prolactina en la sangre de la madre vuelve a los niveles previos a la lactancia.

Lo anterior proporciona ejemplos de mecanismos de retroalimentación positiva beneficiosos. Sin embargo, en muchos casos, la retroalimentación positiva puede ser potencialmente dañina para los procesos de la vida. Por ejemplo, la presión arterial puede caer significativamente si una persona pierde mucha sangre debido a un trauma.

La presión arterial es una variable regulada que hace que el corazón aumente su frecuencia (es decir, aumenta la frecuencia cardíaca) y se contraiga con más fuerza. Estos cambios en el corazón hacen que necesite más oxígeno y nutrientes, pero si el volumen de sangre en el cuerpo es demasiado bajo, el tejido cardíaco en sí no recibirá suficiente flujo sanguíneo para satisfacer estas mayores necesidades. El desequilibrio entre las demandas de oxígeno del corazón y el suministro de oxígeno puede provocar un mayor daño cardíaco, lo que en realidad reduce la presión arterial, lo que proporciona un cambio mayor en la variable (presión arterial). El bucle responde tratando de estimular el corazón con más fuerza, lo que provoca más daño cardíaco ... y el bucle continúa hasta que sobreviene la muerte.

Retroalimentación negativa

La mayoría de los sistemas de retroalimentación biológica son sistemas de retroalimentación negativa. La retroalimentación negativa ocurre cuando la salida de un sistema actúa para reducir o amortiguar los procesos que conducen a la salida de ese sistema, lo que resulta en menos salida. En general, los circuitos de retroalimentación negativa permiten que los sistemas se autoestabilicen. La retroalimentación negativa es un mecanismo de control vital para la homeostasis del cuerpo.

Viste un ejemplo de un circuito de retroalimentación aplicado a la temperatura e identificaste los componentes involucrados. Este es un ejemplo importante de cómo un circuito de retroalimentación negativa mantiene la homeostasis es el mecanismo de termorregulación del cuerpo. El cuerpo mantiene una temperatura interna relativamente constante para optimizar los procesos químicos. Los impulsos neuronales de los termorreceptores sensibles al calor en el cuerpo señalan al hipotálamo. El hipotálamo, ubicado en el cerebro, compara la temperatura corporal con un valor establecido.

Cuando la temperatura corporal desciende, el hipotálamo inicia varias respuestas fisiológicas para aumentar la producción de calor y conservarlo:

  • El estrechamiento de los vasos sanguíneos superficiales (vasoconstricción) disminuye el flujo de calor a la piel.
  • Comienzan los escalofríos, aumentando la producción de calor por los músculos.
  • Las glándulas suprarrenales secretan hormonas estimulantes como la noradrenalina y la epinefrina para aumentar las tasas metabólicas y, por lo tanto, la producción de calor.

Estos efectos hacen que aumente la temperatura corporal. Cuando vuelve a la normalidad, el hipotálamo ya no se estimula y estos efectos cesan.

Cuando la temperatura corporal aumenta, el hipotálamo inicia varias respuestas fisiológicas para disminuir la producción de calor y perderlo:

  • El ensanchamiento de los vasos sanguíneos superficiales (vasodilatación) aumenta el flujo de calor a la piel y se ruboriza.
  • Las glándulas sudoríparas liberan agua (sudor) y la evaporación enfría la piel.

Estos efectos hacen que la temperatura corporal disminuya. Cuando vuelve a la normalidad, el hipotálamo ya no se estimula y estos efectos cesan.

Muchos mecanismos homeostáticos, como la temperatura, tienen respuestas diferentes si la variable está por encima o por debajo del punto de ajuste. Cuando la temperatura aumenta, sudamos, cuando disminuye, temblamos. Estas respuestas utilizan diferentes efectores para ajustar la variable. En otros casos, un bucle de retroalimentación utilizará el mismo efector para ajustar la variable hacia el punto de ajuste, ya sea que el cambio inicial de la variable estuviera por encima o por debajo del punto de ajuste. Por ejemplo, el diámetro pupilar se ajusta para asegurarse de que entre una cantidad adecuada de luz en el ojo. Si la cantidad de luz es demasiado baja, la pupila se dilata, si es demasiado alta, la pupila se contrae.

Esto podría compararse con conducir. Si su velocidad está por encima del punto de ajuste (el valor que desea que sea), puede simplemente disminuir el nivel del acelerador (es decir, inercia), o puede activar un segundo sistema: el freno. En ambos casos, reduce la velocidad, pero puede hacerlo simplemente "retrocediendo" en un sistema o agregando un segundo sistema.

Veamos cómo funcionan estos dos ejemplos relacionados con la homeostasis normal de la presión arterial.

La presión arterial se mide cuando la sangre circulante ejerce presión sobre las paredes de las arterias del cuerpo. La presión arterial se crea inicialmente por la contracción del corazón. Los cambios en la fuerza y ​​la velocidad de contracción estarán directamente relacionados con los cambios en la presión arterial. Los cambios en el volumen de sangre también estarían directamente relacionados con los cambios en la presión arterial. Los cambios en el diámetro de los vasos por los que pasa la sangre cambiarán la resistencia y tendrán un cambio opuesto en la presión arterial. La homeostasis de la presión arterial involucra receptores que monitorean la presión arterial y centros de control que inician cambios en los efectores para mantenerla dentro de un rango normal.


Materiales biofuncionalizados que cuentan con circuitos de retroalimentación y retroalimentación ejemplificados por la detección de toxina botulínica A

Los bucles de retroalimentación y retroalimentación son elementos reguladores clave en la señalización celular y el procesamiento de información. La biología sintética explota estos elementos para el diseño de circuitos moleculares que permiten la reprogramación y control de funciones celulares específicas. Estos circuitos sirven de base para la ingeniería de redes celulares complejas, abriendo la puerta a numerosas aplicaciones médicas y biotecnológicas. Aquí se aplica un principio similar. Los circuitos de retroalimentación positiva y anticipada se incorporan en materiales poliméricos biohíbridos con el fin de desarrollar dispositivos de detección y procesamiento de señales. Este concepto se ejemplifica mediante la detección de la actividad proteolítica de la neurotoxina botulínica A. Con este fin, se incorporan proteasas específicas del sitio en los materiales del receptor, transmisor y salida, y su liberación, difusión y / o activación se conectan de acuerdo con un circuito de retroalimentación positiva o de avance. El desarrollo de un modelo matemático cuantitativo permite analizar y comparar el desempeño de ambos sistemas. El diseño flexible podría adaptarse fácilmente para detectar otras toxinas o moléculas de interés. Además, la señalización celular o las vías reguladoras de genes podrían proporcionar planos adicionales para el desarrollo de nuevos circuitos biohíbridos. Dichos circuitos biológicos de procesamiento de información e incorporados en el material son muy prometedores para una variedad de aplicaciones analíticas, médicas o biotecnológicas.


¿Por qué mi hijo de 4 años es desafiante? 7 soluciones prácticas

1. Dé un ejemplo positivo

Mantenga su temperamento bajo control.

Lo peor que puede hacer es responder al comportamiento agresivo y perturbador de su hijo con más agresión.

Esto solo le confirmará a su hijo que este es el comportamiento aceptable y es la forma correcta de mostrar sus emociones.

2. Actúe rápido

Esto es crucial y una forma inteligente de calmar una rabieta antes de que vaya demasiado lejos.

Una vez que vea emerger el comportamiento disruptivo, actúe rápido y elimínelo rápidamente.

Por ejemplo, "Si no dejas eso en este momento, la televisión se apaga y permanece apagada todo el día".

Respalde lo que dice y sea firme en su enfoque. Su hijo tiene la edad suficiente para comprender que sus amenazas no son vacías.

3. Ser repetitivo

Si ha reprendido a su hijo por una ofensa menor una vez y luego no vuelve a hacer exactamente lo mismo, pronto aprenderá que esta es una amenaza vacía y seguirá presionando sus botones hasta que ceda.

Eventualmente, toda esta repetición dará sus frutos y su amenaza será lo suficientemente buena como para limitar el comportamiento desafiante.

4. Bucle de retroalimentación

Un circuito de retroalimentación es la mejor manera de adaptar constantemente su paternidad para controlar el comportamiento de su hijo.

(Me voy a poner un poco técnico aquí, pero quédate conmigo)

Los proveedores de servicios de correo electrónico (como Gmail, Yahoo, etc.) tienen este flujo constante de bucles de retroalimentación que sus clientes les brindan cuando reciben correos electrónicos.

Los buenos correos electrónicos van a la bandeja de entrada, los spam van a la carpeta de correo no deseado. Bastante simple, ¿verdad?

Bueno, si es lo suficientemente bueno para Google, ¡es lo suficientemente bueno para ti!

Habla con tu hijo después de cada arrebato (no directamente, dale al menos 20 minutos y menos de 1 hora).

Averigüe qué inició el arrebato, por qué decidió actuar de esa manera y, si puede, qué hizo que se detuviera (¡o qué habría provocado que se detuviera más rápido!)

Esto puede parecer un poco innecesario, pero según lo que te diga, podrás comprender mejor qué y por qué se enfureció y, mejor aún, ajustar tu crianza para el próximo arrebato.

Pruébelo, se sorprenderá de algunas de las respuestas que obtenga.

5. Recompensa el buen comportamiento

Como padres, tendemos a centrarnos en el mal comportamiento y en nuestra respuesta más que en el buen comportamiento.

Cuando pide un "pedazo de fruta" y no mete la mano en tu plato, pregunta cortésmente si puede tomar un poco, recompénsalo con elogios y aprecio.

El refuerzo positivo es la mejor manera de filtrar el comportamiento perturbador antes de que llegue a esa etapa.

Mantenga una tabla de recompensas y agréguele pegatinas por cualquier buen comportamiento, pequeño o grande.

6. Monitorear el tiempo de TV

Los dibujos animados y los comerciales de televisión están llenos de personas influyentes negativas y disruptivas.

Esto no ayuda a la ira y la agresión en un niño de 4 años.

Incluso pequeñas dosis de esto pueden causar problemas de comportamiento a largo plazo si su hijo se expone a él suficientes veces.

Los juegos digitales pueden ser igual de malos, por lo que deberá restringir los juegos que promueven los gritos, las peleas y el comportamiento perturbador en general.

Se sorprenderá de lo que los niños captan cuando ven la televisión y no siempre se muestra de inmediato.

¡Pueden pasar semanas sin saber que han sido influenciados!

Intente seguir una rutina y controlar el progreso de su hijo.

La mayoría de los niños "se portan mal" en diferentes etapas de desarrollo, así que asegúrese de comprender en qué hito se encuentran y si el comportamiento es una parte normal de él.


Prefacio a la segunda edición ix

Prefacio a la primera edición xi

Lista de símbolos de uso común xv

1 Introducción a los controles de retroalimentación lineal 1

1.1 ¿Qué son los sistemas de control de retroalimentación? 4

1.3 Diseño de sistemas de control de retroalimentación 7

2.1 Ejemplo de sistema de primer orden: el RC lowpass 17

2.2 Ejemplo de sistema de segundo orden: el sistema resorte-masa-amortiguador 18

2.3 Obtención de la respuesta del sistema a partir de una entrada escalonada 19

2.4 Sistemas y señales en Scilab 21

3 Resolver ecuaciones diferenciales en el dominio de Laplace 25

3.1 La transformada de Laplace 25

3.2 Serie de Fourier y la transformada de Fourier 29

3.3 Representación del paso bajo RC y del amortiguador de masa de resorte

sistemas en el dominio de Laplace 35

3.4 Respuesta transitoria y en estado estable 39

3.5 Expansión de fracción parcial 42

4 Sistemas de tiempo discreto 51

4.1 Conversión de analógico a digital y retención de orden cero 52

4.3 La relación entre los dominios de Laplace y z 59

5 Primer ejemplo completo: el baño de agua con temperatura controlada 65

5.1 Modelo matemático del proceso 65

5.2 Determinación de los coeficientes del sistema 67

5.3 Modelo de dominio de Laplace 72

5.4 Introducción al control de retroalimentación 75

5.5 Comparación de los sistemas de bucle abierto y de bucle cerrado 77

5.6 Uso de un controlador PI 79

5.7 Control discreto de tiempo 83

5.8 Control discreto en el tiempo con la transformada bilineal 85

6 Una historia de dos polos: el ejemplo del posicionador y el significado de la

6.1 Un sistema de posicionamiento de la cabeza 87

6.2 Introducción al control de retroalimentación 89

6.3 Respuesta dinámica del sistema de circuito cerrado 90

6.4 Control de retroalimentación con un controlador de tiempo discreto 93

6.5 Métricas de desempeño de respuesta dinámica 97

6.6 Métricas de desempeño integradas en el tiempo 102

6.7 La respuesta dinámica de los sistemas de orden superior 105

7.1 Ecuaciones generales para modelos de espacio de estados 109

7.2 Sistemas de control de retroalimentación en forma de espacio de estados 115

7.3 Accesibilidad y observabilidad 118

7.4 Control de retroalimentación en el espacio de estados con observadores 119

7.5 Modelos de espacio de estados en Scilab 121

8 Diagramas de bloques: descripción gráfica formal de sistemas lineales 123

8.1 Símbolos de diagramas de bloques y gráficos de flujo de señales 123

8.2 Manipulación del diagrama de bloques 124

8.3 Ejemplos de simplificación de diagramas de bloques 127

9 Linealización de componentes no lineales 133

9.1 Linealización de componentes con descripción analítica 134

9.2 Linealización de componentes con múltiples variables de entrada 136

9.3 Linealización de datos tabulares 139

9.4 Linealización de componentes con datos gráficos 140

9.5 Efectos de saturación 141

10 Análisis de estabilidad para sistemas lineales 145

10.1 El esquema de Routh-Hurwitz 148

10.2 Arreglos de Routh para sistemas de orden inferior 149

10.3 Estabilidad de sistemas discretos en el tiempo con w -transform 151

10.5 Arreglos de jurado para sistemas de bajo orden 153

10.6 Ejemplos de aplicaciones 154

11 El método del lugar de las raíces 157

11.1 Construcción gráfica de las parcelas del lugar de las raíces 158

11.2 Diagramas de lugar de raíces en Scilab 164

11.3 Ejemplo de diseño: posicionador con control PI 165

11.4 Ejemplo de diseño: reducción de resonancia 170

11.5 El método del lugar de las raíces para sistemas discretos en el tiempo 173

12 Métodos de diseño y análisis en el dominio de la frecuencia 177

12.1 Respuesta de frecuencia de los sistemas LTI 177

12.2 Respuesta de frecuencia y estabilidad 179

12.4 Definición de fase y margen de ganancia 182

12.5 Construcción de diagramas de Bode 185

12.6 Respuesta de frecuencia de un sistema de segundo orden 186

12.7 Respuesta de frecuencia de filtros digitales 190

12.8 El criterio de estabilidad de Nyquist 193

12.9 El criterio de estabilidad de Nyquist para sistemas discretos en el tiempo 199

12.10 Estabilidad de Nyquist en Scilab 201

13 Robustez de los sistemas de control de retroalimentación 203

13.1 Sensibilidad del sistema 204

13.3 El papel del sensor 211

13.4 Robustez de los sistemas de control digital 216

14 Bloques de construcción de sistemas lineales 219

14.1 Breve introducción a los amplificadores operacionales 219

14.2 Bloques de construcción para sistemas continuos en el tiempo 226

14.3 Un sistema de control digital de muestra con microcontrolador 239

14.4 Bloques de construcción para sistemas de tiempo discreto y controladores digitales 243


Tabla de contenido

Prefacio
Agradecimientos
Notación
Capítulo 1 Propiedades topológicas
1.1. El enfoque de las masas neuronales
1.1.1. Observaciones directas e indirectas
1.1.2. El uso de modelos en una jerarquía
1.1.3. Formas macroscópicas de actividad neuronal cooperativa
1.2. Neuronas individuales
1.2.1. Las estructuras de las neuronas
1.2.2. Las operaciones de las neuronas
1.2.3. Las variables de estado de las neuronas
1.2.4. Especificación de estados activos y operaciones
1.2.5. Relaciones de entrada-salida de neuronas individuales
1.2.6. Múltiples estados estables de neuronas
1.2.7. Topologías básicas de redes de neuronas
1.3. Masas neuronales
1.3.1. Una jerarquía topológica de conjuntos interactivos
1.3.2. Las variables de estado de los conjuntos KO y KI
1.3.3. Las operaciones de los conjuntos neuronales
1.3.4. La ganancia de retroalimentación como parámetro de interacción
1.3.5. Múltiples estados estables y niveles de interacción
1.3.6. La relación de múltiples estabilidades con las señales neuronales
1.3.7. Las condiciones para la realizabilidad
1.3.8. El uso de ecuaciones diferenciales
Capítulo 2 Propiedades dependientes del tiempo
2.1. Medición de eventos neuronales
2.1.1. Representación de eventos por funciones
2.1.2. Funciones de entrada-salida
2.1.3. Funciones de entrada-salida lineales
2.1.4. El impulso y la respuesta al impulso
2.2. Modelos lineales para membrana neural
2.2.1. La topología de la membrana
2.2.2. Ecuaciones diferenciales
2.2.3. La Transformada de Laplace
2.2.4. Aplicación de la transformada de Laplace a la membrana
2.3. Modelos lineales para partes de neuronas
2.3.1. Circunvolución
2.3.2. El teorema de la convolución
2.3.3. Funciones de transferencia para transmisión de pulsos
2.3.4. El modelo de conductor principal
2.3.5. Retraso sináptico
2.4. Modelos lineales para neuronas
2.4.1. Formulación de la topología
2.4.2. Pares de entrada-salida y la ecuación diferencial
2.4.3. Interpretación de los parámetros
2.4.4. Función lineal para conversión de onda a pulso
2.5. Modelos lineales para masas neuronales
2.5.1. Uso de regresión no lineal
2.5.2. El conjunto neuronal KO
2.5.3. Respuestas oscilatorias de un conjunto KII
Capítulo 3 Propiedades dependientes de la amplitud
3.1. Modelos no lineales para membranas neuronales
3.1.1. La hipótesis jónica
3.1.2. Fuerzas metabólicas
3.1.3. El concepto de potencial de equilibrio
3.1.4. El modelo de permeabilidad al sodio
3.2. Modelos no lineales para neuronas y partes de neuronas
3.2.1. Potenciales de acción en axones
3.2.2. Incertidumbre umbral en axones
3.2.3. Potenciales postsinápticos en las dendritas
3.2.4. Relaciones de entrada-salida dependientes de la amplitud
3.3. Modelos no lineales para masas neuronales
3.3.1. Actividad de fondo en el modo Wave
3.3.2. Actividad de fondo en el modo de pulso
3.3.3. Relaciones de ondas y pulsos
3.3.4. Conversión de onda a pulso en el conjunto KI
3.3.5. Conversión de pulso a onda en el conjunto KI
3.3.6. La ganancia hacia adelante del conjunto KI
Capítulo 4 Propiedades dependientes del espacio
4.1. Campos potenciales de neuronas individuales
4.1.1. Funciones básicas para la medición del potencial en el espacio
4.1.2. Funciones básicas para el potencial en los campos actuales
4.1.3. Funciones potenciales para el conductor principal
4.1.4. Campos potenciales de axones
4.1.5. Nodos y fibras ramificadas
4.2. Campos potenciales de masas neuronales
4.2.1. Medición de campos observados
4.2.2. Funciones básicas para campos potenciales de masas neuronales
4.2.3. Campos de potencial compuesto: análisis modular
4.3. Campos potenciales en el bulbo olfativo
4.3.1. Topología y geometría bulbar
4.3.2. Análisis de la función espacial del potencial
4.3.3. Actividad dependiente del tiempo
4.4. Campos potenciales en la corteza prepiriforme
4.4.1. Topología y geometría cortical
4.4.2. Campos observados de potencial cortical
4.4.3. Relación de campos potenciales con estados activos
4.5. Divergencia y convergencia en masas neuronales
4.5.1. La operación de la divergencia
4.5.2. Evaluación de distribuciones espaciales de estados activos
4.5.3. Evaluación de la divergencia sináptica
4.5.4. Evaluación de la divergencia táctil
Capítulo 5 Interacción: bucles de retroalimentación únicos con ganancia fija
5.1. Propiedades generales de los bucles de retroalimentación únicos
5.1.1. Tipos de retroalimentación neuronal
5.1.2. Derivación de la aproximación lineal por partes agrupada
5.1.3. Lugar de raíces en función de la ganancia de retroalimentación
5.1.4. Ganancia y estabilidad dependientes de la amplitud
5.2. Reducción del nivel de KI
5.2.1. Análisis topológico de la capa glomerular
5.2.2. Ecuaciones diferenciales para el conjunto KIe
5.2.3. Autoestabilización del KIe Set
5.3. Reducción del nivel KII
5.3.1. Análisis topológico del bulbo olfatorio
5.3.2. Ecuaciones diferenciales para los casos de lazo abierto
5.3.3. Ecuaciones diferenciales para los casos de circuito cerrado
5.4. Reducción del nivel de muerte
5.4.1. Análisis topológico de la corteza prepiriforme
5.4.2. Ecuaciones diferenciales para la corteza
5.4.3. Función de transferencia del canal de entrada LOT
5.4.4. Relaciones de pulso-onda en la corteza y el bulbo
5.4.5. Canales para entrada centrífuga
Capítulo 6 Múltiples bucles de retroalimentación con ganancia variable
6.1. Estados de equilibrio: frecuencia característica
6.1.1. Definición de los tres tipos de ganancia de retroalimentación
6.1.2. Solución de las ecuaciones diferenciales
6.1.3. Loci de raíces experimentales y teóricas
6.1.4. Control de sesgo de la frecuencia característica
6.1.5. Loci de raíces dependientes de las amplitudes del EEG
6.2. Estados del ciclo límite: mecanismos del electroencefalograma
6.2.1. Propiedades de estabilidad de los conjuntos KII
6.2.2. Límite de estados de ciclo en el primer modo
6.2.3. Límite de estados de ciclo en el segundo modo
6.2.4. Fuentes de error y limitación
6.2.5. Comparaciones con modelos matemáticos relacionados
Capítulo 7 Procesamiento de señales por acciones de masas neuronales
7.1. Correlaciones de comportamiento de la actividad de las olas en conjuntos KII
7.1.1. La base operativa de la correlación
7.1.2. Análisis factorial de los AEP
7.1.3 Patrones de cambio en AEPS con atención
7.1.4. Un mecanismo cortical de atención propuesto
7.2. Transformaciones de señales neuronales por conjuntos KII
7.2.1. Codificación neural en el bulbo olfatorio
7.2.2. Mecanismos bulbar para modulación de fase
7.2.3. Atención y función de expectativa cortical
7.2.4. Posibles mecanismos de gasto cortical
7.3. Comentarios sobre las acciones de masas neocorticales
7.3.1. Potenciales rítmicos y estimulación rítmica
7.3.2. Polarización de CC y potenciales estables
7.3.3. Actividad de la unidad correlacionada con eventos sensoriales y motores
Referencias
Índice de autores
Índice de materias


3.1 Ligero y haciendo una sola cosa

Imaginemos que está creando un sistema de reservas similar al de Expedia.com o cheapflights.com.au que toma pedidos de los clientes para ayudarlo a reservar sus vuelos, hoteles y alquiler de automóviles. La aplicación consta de varios componentes que incluyen: la interfaz del sitio web de reservas, la aplicación móvil y varios servicios de backend para orquestar su orden de reserva como se muestra en la (Figura 3).

Figura 3: Ejemplo de arquitectura de microservicio (sistema de reservas en línea)

El sistema constará principalmente de 4 capas diferentes:

La interfaz de usuario es una interfaz para el sistema con la excepción de cualquier lógica empresarial del lado del servidor. Puede ser un sitio web, una aplicación nativa móvil o un sistema de panel de informes para operaciones internas.

La capa de comunicación permitirá que la interfaz de usuario se comunique con diferentes servicios a través de una única puerta de enlace sin necesidad de acceder directamente a ninguno de los servicios.

La capa de servicio contendrá todos los microservicios que la organización puede utilizar. En nuestro ejemplo, solo tenemos cinco servicios, sin embargo, en el mundo real podrían ser cientos de servicios para manejar cada aspecto del sistema.

Todos los servicios no deben tener ningún vínculo directo con otros servicios ni compartir almacenamientos de datos. Todas las comunicaciones entre servicios deben tener lugar dentro de la capa de integración para garantizar el desacoplamiento del servicio.

Por lo tanto, cada uno de los servicios del sistema hace una cosa y maneja una tarea en particular.


4 MECANISMOS DE RETROALIMENTACIÓN EN SISTEMAS HUMEDALES

4.1 Retroalimentaciones de albedo de superficie

El albedo se define como la relación de radiación reflejada por una superficie en una escala de 0 (cuerpo negro) a 1 (toda la radiación se refleja) (Coakley, 2003). Los cambios en la cobertura terrestre impulsados ​​por el clima pueden dar lugar a mecanismos de retroalimentación (Figura 2), como cambios en el albedo de la superficie que modifican el presupuesto energético general (Budikova, 2009 Winton, 2008), lo que puede reforzar o equilibrar el calentamiento en el Ártico y en el mundo. escala. Los cambios en la extensión del hielo marino y la capa de nieve en el Ártico ya están provocando cambios drásticos en el albedo de la superficie, particularmente en verano, que ha experimentado un alto calentamiento en las últimas décadas, lo que ha provocado una disminución en la extensión del hielo marino y un retraso en el recrecimiento del hielo marino durante el otoño (Serreze , Holland y Stroeve, 2007). Esto ha provocado un cambio de albedo que va desde 0,75 para el hielo marino de varios años hasta 0,06-0,10 para las masas de agua, según el ángulo de radiación entrante (Serreze y Barry, 2014). Los cambios en el espesor del hielo y la capa de nieve en el hielo marino alteran aún más el albedo de la superficie (Curry, Schramm y Ebert, 1995). A medida que se absorbe una mayor fracción de radiación en lugar de reflejarse, se desarrolla un bucle de retroalimentación positiva que refuerza el aumento de temperatura en el Ártico (Winton, 2008). Este aumento del calentamiento debido a la disminución del albedo superficial del Océano Ártico puede afectar las temperaturas en las masas de tierra adyacentes hasta 1.500 km tierra adentro, lo que demuestra su efecto en los sistemas de humedales del Ártico (Lawrence, Slater, Tomas, Holanda y Deser, 2008 Parmentier et al., 2015). También se cree que la retroalimentación del albedo del hielo del océano Ártico es muy influyente para el clima global (Budikova, 2009), con un forzamiento radiativo anual con un promedio de 0,1 W m −2 entre 1979 y 2007 (Hudson, 2011). Los cambios en la capa de nieve terrestre inducidos por el calentamiento y el aumento de las precipitaciones incluyen una duración más corta de la capa de nieve y una disminución del espesor de la capa de nieve (Bintanja y Andry, 2017), lo que reduce considerablemente el albedo de la superficie general (Déry y Brown, 2007). A través del efecto reforzador de esta retroalimentación, el forzamiento radiativo se triplicó debido a los cambios en la capa de nieve del Ártico entre 1910-1940 (0,3 W m −2 década −1) y 1970-2000 (0,9 W m −2 década −1) (Euskirchen, McGuire Y Chapin, 2007). Junto con la retroalimentación del albedo del hielo marino, se considera que es responsable del efecto de amplificación del Ártico (Serreze y Francis, 2006). La sucesión de la vegetación inducida por el calentamiento, en particular la migración hacia el norte de la línea de árboles, también modifica el albedo de la superficie (Frost & Epstein, 2014) y representa otra retroalimentación que refuerza el calentamiento. Un cambio en la vegetación puede disminuir el albedo de la superficie durante el verano, oscilando entre 0,14 y 0,18 para la vegetación de la tundra y 0,09 para las coníferas oscuras (Eugster et al., 2000). Además, la interceptación de nieve por las coníferas de hoja perenne puede reducir el albedo de la superficie invernal (de Wit et al., 2014). Sin embargo, se estima que esta retroalimentación solo representa alrededor del 3% del calentamiento inducido por el cambio de la cobertura terrestre, ya que la extensión espacial del cambio de vegetación ha sido relativamente pequeña hasta la fecha (Chapin et al., 2005). Si se considera un calentamiento adicional basado en escenarios climáticos futuros y el efecto de la demora en la sucesión de la vegetación, esta retroalimentación podría volverse más relevante en el futuro, aunque la progresión hacia el norte de los árboles de hoja caduca podría restaurar el albedo superficial de los bosques boreales, contrarrestando esta retroalimentación (Eugster et al. ., 2000). El aumento de la biomasa y la disminución de la extensión del hielo marino también pueden mejorar las tasas de evapotranspiración y la formación de nubes, lo que puede reducir el albedo mínimo en paisajes con y sin vegetación hasta en 0,02, ya que las nubes impiden la penetración de la radiación (Eugster et al., 2000).

El albedo de la superficie también está controlado por las superficies de agua terrestre y, por lo tanto, se ve alterado por los procesos de termokarst y drenaje inducidos por el deshielo del permafrost. Un aumento en el área de aguas superficiales por la expansión de humedales y la formación de lagos termokarst podría disminuir el albedo superficial (Kokelj & Jorgenson, 2013 Runyan & D'Odorico, 2012), provocando otra retroalimentación positiva que refuerza el calentamiento. El drenaje de los humedales aumentaría el albedo superficial general, proporcionando una retroalimentación negativa que equilibra el calentamiento (Göckede et al., 2019).

4.2 Retroalimentaciones asociadas con el régimen térmico del suelo

Dado que el permafrost tiene una influencia crucial para los sistemas de humedales del Ártico, los mecanismos de retroalimentación que involucran las temperaturas del suelo afectarán el área futura de humedales (Figura 3). El propio permafrost interactúa directamente con el régimen térmico, ya que la congelación del suelo aumenta la conductividad térmica, lo que facilita la penetración de las bajas temperaturas invernales en el suelo, creando un circuito de retroalimentación positiva (Osterkamp y Romanovsky, 1997). El nivel real de conductividad térmica depende del tipo de suelo y el contenido de hielo (Arenson, Colgan y Marshall, 2015). El permafrost degradado requiere menos energía para descongelarse y, por lo tanto, refuerza el calentamiento de la temperatura del suelo (Eugster et al., 2000).

El permafrost promueve la formación de humedales al impedir la percolación del agua, lo que conduce al crecimiento de vegetación hidrófila y disminuye las tasas de descomposición, lo que induce la acumulación de turba (M. C. Jones, Grosse, Jones y Anthony, 2012 van Huissteden, 2020). Esto aísla el suelo de las temperaturas cálidas del verano y, por lo tanto, mejora la congelación del suelo, lo que da como resultado un circuito de retroalimentación positiva y refuerza la formación de permafrost en ambientes de humedales (Woo & Young, 2003). Sin embargo, los impactos de la turba en la conductividad térmica del suelo dependen en gran medida del nivel de saturación del agua. Kujala, Seppälä y Holappa (2008) informaron valores de conductividad de 0.23–0.28 W / mK para muestras de turba seca y 0.43–0.67 W / mK en turba seca congelada, 0.41–0.50 W / mK para turba saturada y 1.48–1.49 w /mK for frozen saturated peat. This highlights the dependency on both seasonal conditions and saturation level for this feedback.

Permafrost degradation also creates feedbacks through thermokarst and drainage processes. Inundation caused by thermokarst formation enhances the thermal conductivity of the ground and hence reinforces permafrost thaw (Brouchkov, Fukuda, Fedorov, Konstantinov, & Iwahana, 2004 Quinton et al., 2011 ). Waterlogged conditions in turn inhibit forest growth and tree survival, which increases the snowpack and its insulating effect on ground temperatures, but reduces the shielding effect of trees (Chasmer, Quinton, Hopkinson, Petrone, & Whittington, 2011 Runyan & D'Odorico, 2012 ). Therefore, wetland expansion enhances ground temperatures and reinforces permafrost thaw (J. Rowland, Travis, & Wilson, 2011 ). In contrast, wetland shrinkage through drainage lowers the thermal conductivity of the ground and balances permafrost thaw through negative feedbacks (Briggs et al., 2014 Göckede et al., 2019 Woo, 2012 ).

4.3 Spatial variability of environmental changes

The consequences of warming and hydrological changes on environmental systems are not uniform throughout the Arctic but exhibit spatial variation. Table 1 shows the geographic distribution of resulting environmental changes, which have been identified as the most direct and relevant. Certain change trajectories are more widespread, such as permafrost thaw and wildfires, whereas other occur more locally, for example insect outbreaks and lake or wetland drainage. More research is needed on both the spatial and the temporal variations of these change trajectories for different types of wetlands. This should also include determination of relative strengths of interactions, in order to understand dominant feedbacks and net effects resulting from warming and hydrological changes.

Consequences of warming Distribución geográfica Referencias
Permafrost dynamics Permafrost degradation Pan-Arctic (1) Subarctic Sweden (2) N Europe (3) Alaska, USA (4) NW Canada (5) N Russia (6) (1) Biskaborn et al. ( 2019 ) (2) Åkerman and Johansson ( 2008 ) (3) Harris et al. ( 2009 ) (4) Jorgenson, Shur, and Pullman ( 2006 ) (5) Quinton et al. ( 2011 ) (6) Mazhitova, Malkova (Ananjeva, Chestnykh, and Zamolodchikov ( 2004 )
Thermokarst formation Canada (1), including Banks Island (2) Alaska, USA (2) Subarctic Sweden (3) (1) Farquharson et al. ( 2019 ) (2) Fraser et al. ( 2018 ) (3) Farquharson, Mann, Grosse, Jones, and Romanovsky ( 2016 ) (4) Sannel and Kuhry ( 2011 )
Lake/wetland drainage Alaska, USA (1) Old Crow Basin, Yukon, Canada (2) Scotty Creek, Canada (3) Siberia (4) (1) Yoshikawa and Hinzman ( 2003 ) (2) Labrecque, Lacelle, Duguay, Lauriol, and Hawkings ( 2009 ) (3) Haynes et al. ( 2018 ) (4) Smith et al. ( 2005 )
Snow and sea ice Reduction in sea ice extent Arctic Ocean (1) (1) Stroeve et al. ( 2012 )
Reduction in snow cover North America (1) W Russia (2) (1) Callaghan et al. ( 2011 ) (2) Bulygina, Razuvaev, and Korshunova ( 2009 )
Ecosystem dynamics Vegetation succession Canada (1) Siberia (2) (1) Jia, Epstein, and Walker ( 2009 ) (2) Frost and Epstein ( 2014 )
Wildfires Northern Eurasia (1) including Siberia (2), North Slope of Alaska, USA (3), Canada (4) (1) Evangeliou et al. ( 2016 ) (2) Kharuk et al. ( 2021 ) (3) Creamean et al. ( 2018 ) (4) Price et al. ( 2013 )
Insect outbreaks Subarctic Sweden (1) W North America (2) (1) Heliasz et al. ( 2011 ) (2) Kurz et al. ( 2008 )

Contenido

Automobile race analogy Edit

As an analogy of a PLL, consider a race between two cars. One represents the input frequency, the other the PLL's output voltage-controlled oscillator (VCO) frequency. Each lap corresponds to a complete cycle. The number of laps per hour (a speed) corresponds to the frequency. The separation of the cars (a distance) corresponds to the phase difference between the two oscillating signals.

During most of the race, each car is on its own and free to pass the other and lap the other. This is analogous to the PLL in an unlocked state.

However, if there is an accident, a yellow caution flag is raised. This means neither of the race cars is permitted to overtake and pass the other car. The two race cars represent the input and output frequency of the PLL in a locked state. Each driver will measure the phase difference (a fraction of the distance around the lap) between themselves and the other race car. If the hind driver is too far away, they will increase their speed to close the gap. If they are too close to the other car, the driver will slow down. The result is that both race cars will circle the track in lockstep with a fixed phase difference (or constant distance) between them. Since neither car is allowed to lap the other, the cars make the same number of laps in a given time period. Therefore the frequency of the two signals is the same.

Clock analogy Edit

Phase can be proportional to time, [a] so a phase difference can be a time difference. Clocks are, with varying degrees of accuracy, phase-locked (time-locked) to a leader clock.

Left on its own, each clock will mark time at slightly different rates. A wall clock, for example, might be fast by a few seconds per hour compared to the reference clock at NIST. Over time, that time difference would become substantial.

To keep the wall clock in sync with the reference clock, each week the owner compares the time on their wall clock to a more accurate clock (a phase comparison), and resets their clock. Left alone, the wall clock will continue to diverge from the reference clock at the same few seconds per hour rate.

Some clocks have a timing adjustment (a fast-slow control). When the owner compared their wall clock's time to the reference time, they noticed that their clock was too fast. Consequently, the owner could turn the timing adjust a small amount to make the clock run a little slower (frequency). If things work out right, their clock will be more accurate than before. Over a series of weekly adjustments, the wall clock's notion of a second would agree with the reference time (locked both in frequency and phase within the wall clock's stability).

An early electromechanical version of a phase-locked loop was used in 1921 in the Shortt-Synchronome clock.

Spontaneous synchronization of weakly coupled pendulum clocks was noted by the Dutch physicist Christiaan Huygens as early as 1673. [1] Around the turn of the 19th century, Lord Rayleigh observed synchronization of weakly coupled organ pipes and tuning forks. [2] In 1919, W. H. Eccles and J. H. Vincent found that two electronic oscillators that had been tuned to oscillate at slightly different frequencies but that were coupled to a resonant circuit would soon oscillate at the same frequency. [3] Automatic synchronization of electronic oscillators was described in 1923 by Edward Victor Appleton. [4]

In 1925 Professor David Robertson, first professor of electrical engineering at the University of Bristol, introduced phase locking in his clock design to control the striking of the bell Great George in the new Wills Memorial Building. Robertson’s clock incorporated an electro-mechanical device that could vary the rate of oscillation of the pendulum, and derived correction signals from a circuit that compared the pendulum phase with that of an incoming telegraph pulse from Greenwich Observatory every morning at 10.00 GMT. Apart from including equivalents of every element of a modern electronic PLL, Robertson’s system was notable in that its phase detector was a relay logic implementation of the phase/frequency detector not seen in electronic circuits until the 1970s. Robertson’s work predated research towards what was later named the phase-lock loop in 1932, when British researchers developed an alternative to Edwin Armstrong's superheterodyne receiver, the Homodyne or direct-conversion receiver. In the homodyne or synchrodyne system, a local oscillator was tuned to the desired input frequency and multiplied with the input signal. The resulting output signal included the original modulation information. The intent was to develop an alternative receiver circuit that required fewer tuned circuits than the superheterodyne receiver. Since the local oscillator would rapidly drift in frequency, an automatic correction signal was applied to the oscillator, maintaining it in the same phase and frequency of the desired signal. The technique was described in 1932, in a paper by Henri de Bellescize, in the French journal L'Onde Électrique. [5] [6] [7]

In analog television receivers since at least the late 1930s, phase-locked-loop horizontal and vertical sweep circuits are locked to synchronization pulses in the broadcast signal. [8]

When Signetics introduced a line of monolithic integrated circuits like the NE565 that were complete phase-locked loop systems on a chip in 1969, [9] applications for the technique multiplied. A few years later RCA introduced the "CD4046" CMOS Micropower Phase-Locked Loop, which became a popular integrated circuit.

Phase-locked loop mechanisms may be implemented as either analog or digital circuits. Both implementations use the same basic structure. Analog PLL circuits include four basic elements:

Variations Edit

There are several variations of PLLs. Some terms that are used are analog phase-locked loop (APLL) also referred to as a linear phase-locked loop (LPLL), digital phase-locked loop (DPLL), all digital phase-locked loop (ADPLL), and software phase-locked loop (SPLL). [10]

Analog or linear PLL (APLL) Phase detector is an analog multiplier. Loop filter is active or passive. Uses a voltage-controlled oscillator (VCO). APLL is said to be a type II if its loop filter has transfer function with exactly one pole at the origin (see also Egan's conjecture on the pull-in range of type II APLL). Digital PLL (DPLL) An analog PLL with a digital phase detector (such as XOR, edge-trigger JK, phase frequency detector). May have digital divider in the loop. All digital PLL (ADPLL) Phase detector, filter and oscillator are digital. Uses a numerically controlled oscillator (NCO). Software PLL (SPLL) Functional blocks are implemented by software rather than specialized hardware. Charge-pump PLL (CP-PLL) CP-PLL is a modification of phase-locked loops with phase-frequency detector and square waveform signals. See also Gardner's conjecture on CP-PLL.

Performance parameters Edit

  • Type and order. : hold-in range (tracking range), pull-in range (capture range, acquisition range), lock-in range. [11] See also Gardner's problem on the lock-in range, Egan's conjecture on the pull-in range of type II APLL.
  • Loop bandwidth: Defining the speed of the control loop.
  • Transient response: Like overshoot and settling time to a certain accuracy (like 50 ppm).
  • Steady-state errors: Like remaining phase or timing error.
  • Output spectrum purity: Like sidebands generated from a certain VCO tuning voltage ripple.
  • Phase-noise: Defined by noise energy in a certain frequency band (like 10 kHz offset from carrier). Highly dependent on VCO phase-noise, PLL bandwidth, etc.
  • General parameters: Such as power consumption, supply voltage range, output amplitude, etc.

Phase-locked loops are widely used for synchronization purposes in space communications for coherent demodulation and threshold extension, bit synchronization, and symbol synchronization. Phase-locked loops can also be used to demodulate frequency-modulated signals. In radio transmitters, a PLL is used to synthesize new frequencies which are a multiple of a reference frequency, with the same stability as the reference frequency.

Other applications include

    of frequency modulation (FM): If PLL is locked to a FM signal, the VCO tracks the instantaneous frequency of the input signal. The filtered error voltage which controls the VCO and maintains lock with the input signal is demodulated FM output. The VCO transfer characteristics determine the linearity of the demodulated out. Since the VCO used in an integrated-circuit PLL is highly linear, it is possible to realize highly linear FM demodulators.
  • Demodulation of frequency-shift keying (FSK): In digital data communication and computer peripherals, binary data is transmitted by means of a carrier frequency which is shifted between two preset frequencies.
  • Recovery of small signals that otherwise would be lost in noise (lock-in amplifier to track the reference frequency)
  • Recovery of clock timing information from a data stream such as from a disk drive in microprocessors that allow internal processor elements to run faster than external connections, while maintaining precise timing relationships
  • Demodulation of modems and other tone signals for telecommunications and remote control. of video signals Phase-locked loops are also used to synchronize phase and frequency to the input analog video signal so it can be sampled and digitally processed in frequency modulation mode, to detect changes of the cantilever resonance frequency due to tip–surface interactions drive

Clock recovery Edit

Some data streams, especially high-speed serial data streams (such as the raw stream of data from the magnetic head of a disk drive), are sent without an accompanying clock. The receiver generates a clock from an approximate frequency reference, and then phase-aligns to the transitions in the data stream with a PLL. This process is referred to as clock recovery. For this scheme to work, the data stream must have a transition frequently enough to correct any drift in the PLL's oscillator. Typically, some sort of line code, such as 8b/10b encoding, is used to put a hard upper bound on the maximum time between transitions.

Deskewing Edit

If a clock is sent in parallel with data, that clock can be used to sample the data. Because the clock must be received and amplified before it can drive the flip-flops which sample the data, there will be a finite, and process-, temperature-, and voltage-dependent delay between the detected clock edge and the received data window. This delay limits the frequency at which data can be sent. One way of eliminating this delay is to include a deskew PLL on the receive side, so that the clock at each data flip-flop is phase-matched to the received clock. In that type of application, a special form of a PLL called a delay-locked loop (DLL) is frequently used. [12]

Clock generation Edit

Many electronic systems include processors of various sorts that operate at hundreds of megahertz. Typically, the clocks supplied to these processors come from clock generator PLLs, which multiply a lower-frequency reference clock (usually 50 or 100 MHz) up to the operating frequency of the processor. The multiplication factor can be quite large in cases where the operating frequency is multiple gigahertz and the reference crystal is just tens or hundreds of megahertz.

Spread spectrum Edit

All electronic systems emit some unwanted radio frequency energy. Various regulatory agencies (such as the FCC in the United States) put limits on the emitted energy and any interference caused by it. The emitted noise generally appears at sharp spectral peaks (usually at the operating frequency of the device, and a few harmonics). A system designer can use a spread-spectrum PLL to reduce interference with high-Q receivers by spreading the energy over a larger portion of the spectrum. For example, by changing the operating frequency up and down by a small amount (about 1%), a device running at hundreds of megahertz can spread its interference evenly over a few megahertz of spectrum, which drastically reduces the amount of noise seen on broadcast FM radio channels, which have a bandwidth of several tens of kilohertz.

Clock distribution Edit

Typically, the reference clock enters the chip and drives a phase locked loop (PLL), which then drives the system's clock distribution. The clock distribution is usually balanced so that the clock arrives at every endpoint simultaneously. One of those endpoints is the PLL's feedback input. The function of the PLL is to compare the distributed clock to the incoming reference clock, and vary the phase and frequency of its output until the reference and feedback clocks are phase and frequency matched.

PLLs are ubiquitous—they tune clocks in systems several feet across, as well as clocks in small portions of individual chips. Sometimes the reference clock may not actually be a pure clock at all, but rather a data stream with enough transitions that the PLL is able to recover a regular clock from that stream. Sometimes the reference clock is the same frequency as the clock driven through the clock distribution, other times the distributed clock may be some rational multiple of the reference.

AM detection Edit

A PLL may be used to synchronously demodulate amplitude modulated (AM) signals. The PLL recovers the phase and frequency of the incoming AM signal's carrier. The recovered phase at the VCO differs from the carrier's by 90°, so it is shifted in phase to match, and then fed to a multiplier. The output of the multiplier contains both the sum and the difference frequency signals, and the demodulated output is obtained by low pass filtering. Since the PLL responds only to the carrier frequencies which are very close to the VCO output, a PLL AM detector exhibits a high degree of selectivity and noise immunity which is not possible with conventional peak type AM demodulators. However, the loop may lose lock where AM signals have 100% modulation depth. [13]

Jitter and noise reduction Edit

One desirable property of all PLLs is that the reference and feedback clock edges be brought into very close alignment. The average difference in time between the phases of the two signals when the PLL has achieved lock is called the static phase offset (también llamado steady-state phase error). The variance between these phases is called tracking jitter. Ideally, the static phase offset should be zero, and the tracking jitter should be as low as possible. [ dudoso - discutir ]

Phase noise is another type of jitter observed in PLLs, and is caused by the oscillator itself and by elements used in the oscillator's frequency control circuit. Some technologies are known to perform better than others in this regard. The best digital PLLs are constructed with emitter-coupled logic (ECL) elements, at the expense of high power consumption. To keep phase noise low in PLL circuits, it is best to avoid saturating logic families such as transistor-transistor logic (TTL) or CMOS. [14]


Another desirable property of all PLLs is that the phase and frequency of the generated clock be unaffected by rapid changes in the voltages of the power and ground supply lines, as well as the voltage of the substrate on which the PLL circuits are fabricated. This is called substrate and supply noise rejection. The higher the noise rejection, the better.

To further improve the phase noise of the output, an injection locked oscillator can be employed following the VCO in the PLL.

Frequency synthesis Edit

In digital wireless communication systems (GSM, CDMA etc.), PLLs are used to provide the local oscillator up-conversion during transmission and down-conversion during reception. In most cellular handsets this function has been largely integrated into a single integrated circuit to reduce the cost and size of the handset. However, due to the high performance required of base station terminals, the transmission and reception circuits are built with discrete components to achieve the levels of performance required. GSM local oscillator modules are typically built with a frequency synthesizer integrated circuit and discrete resonator VCOs. [ cita necesaria ]

A phase detector compares two input signals and produces an error signal which is proportional to their phase difference. The error signal is then low-pass filtered and used to drive a VCO which creates an output phase. The output is fed through an optional divider back to the input of the system, producing a negative feedback loop. If the output phase drifts, the error signal will increase, driving the VCO phase in the opposite direction so as to reduce the error. Thus the output phase is locked to the phase at the other input. This input is called the reference. [ cita necesaria ]

Analog phase locked loops are generally built with an analog phase detector, low pass filter and VCO placed in a negative feedback configuration. A digital phase locked loop uses a digital phase detector it may also have a divider in the feedback path or in the reference path, or both, in order to make the PLL's output signal frequency a rational multiple of the reference frequency. A non-integer multiple of the reference frequency can also be created by replacing the simple divide-by-norte counter in the feedback path with a programmable pulse swallowing counter. This technique is usually referred to as a fractional-N synthesizer or fractional-N PLL. [ dudoso - discutir ]

The oscillator generates a periodic output signal. Assume that initially the oscillator is at nearly the same frequency as the reference signal. If the phase from the oscillator falls behind that of the reference, the phase detector changes the control voltage of the oscillator so that it speeds up. Likewise, if the phase creeps ahead of the reference, the phase detector changes the control voltage to slow down the oscillator. Since initially the oscillator may be far from the reference frequency, practical phase detectors may also respond to frequency differences, so as to increase the lock-in range of allowable inputs. Depending on the application, either the output of the controlled oscillator, or the control signal to the oscillator, provides the useful output of the PLL system. [ cita necesaria ]

Phase detector Edit

A phase detector (PD) generates a voltage, which represents the phase difference between two signals. In a PLL, the two inputs of the phase detector are the reference input and the feedback from the VCO. The PD output voltage is used to control the VCO such that the phase difference between the two inputs is held constant, making it a negative feedback system. [15]


Different types of phase detectors have different performance characteristics.

For instance, the frequency mixer produces harmonics that adds complexity in applications where spectral purity of the VCO signal is important. The resulting unwanted (spurious) sidebands, also called "reference spurs" can dominate the filter requirements and reduce the capture range well below or increase the lock time beyond the requirements. In these applications the more complex digital phase detectors are used which do not have as severe a reference spur component on their output. Also, when in lock, the steady-state phase difference at the inputs using this type of phase detector is near 90 degrees. [ cita necesaria ]

In PLL applications it is frequently required to know when the loop is out of lock. The more complex digital phase-frequency detectors usually have an output that allows a reliable indication of an out of lock condition.

An XOR gate is often used for digital PLLs as an effective yet simple phase detector. It can also be used in an analog sense with only slight modification to the circuitry.

Filter Edit

The block commonly called the PLL loop filter (usually a low pass filter) generally has two distinct functions.

The primary function is to determine loop dynamics, also called stability. This is how the loop responds to disturbances, such as changes in the reference frequency, changes of the feedback divider, or at startup. Common considerations are the range over which the loop can achieve lock (pull-in range, lock range or capture range), how fast the loop achieves lock (lock time, lock-up time or settling time) and damping behavior. Depending on the application, this may require one or more of the following: a simple proportion (gain or attenuation), an integral (low pass filter) and/or derivative (high pass filter). Loop parameters commonly examined for this are the loop's gain margin and phase margin. Common concepts in control theory including the PID controller are used to design this function.

The second common consideration is limiting the amount of reference frequency energy (ripple) appearing at the phase detector output that is then applied to the VCO control input. This frequency modulates the VCO and produces FM sidebands commonly called "reference spurs".

The design of this block can be dominated by either of these considerations, or can be a complex process juggling the interactions of the two. Typical trade-offs are increasing the bandwidth usually degrades the stability or too much damping for better stability will reduce the speed and increase settling time. Often also the phase-noise is affected.

Oscillator Edit

All phase-locked loops employ an oscillator element with variable frequency capability. This can be an analog VCO either driven by analog circuitry in the case of an APLL or driven digitally through the use of a digital-to-analog converter as is the case for some DPLL designs. Pure digital oscillators such as a numerically controlled oscillator are used in ADPLLs. [ cita necesaria ]

Feedback path and optional divider Edit

PLLs may include a divider between the oscillator and the feedback input to the phase detector to produce a frequency synthesizer. A programmable divider is particularly useful in radio transmitter applications, since a large number of transmit frequencies can be produced from a single stable, accurate, but expensive, quartz crystal–controlled reference oscillator.

Frequency multiplication can also be attained by locking the VCO output to the norteth harmonic of the reference signal. Instead of a simple phase detector, the design uses a harmonic mixer (sampling mixer). The harmonic mixer turns the reference signal into an impulse train that is rich in harmonics. [b] The VCO output is coarse tuned to be close to one of those harmonics. Consequently, the desired harmonic mixer output (representing the difference between the norte harmonic and the VCO output) falls within the loop filter passband.

It should also be noted that the feedback is not limited to a frequency divider. This element can be other elements such as a frequency multiplier, or a mixer. The multiplier will make the VCO output a sub-multiple (rather than a multiple) of the reference frequency. A mixer can translate the VCO frequency by a fixed offset. It may also be a combination of these. An example being a divider following a mixer this allows the divider to operate at a much lower frequency than the VCO without a loss in loop gain.

Time domain model of APLL Edit

The VCO frequency is usually taken as a function of the VCO input g ( t ) as

The loop filter can be described by a system of linear differential equations

Hence the following system describes PLL

Phase domain model of APLL Edit

Then the following dynamical system describes PLL behavior

Example Edit

Consider sinusoidal signals

and a simple one-pole RC circuit as a filter. The time-domain model takes the form

PD characteristics for this signals is equal [18] to

Hence the phase domain model takes the form

This system of equations is equivalent to the equation of mathematical pendulum

Linearized phase domain model Edit

Phase locked loops can also be analyzed as control systems by applying the Laplace transform. The loop response can be written as

  • θ o > is the output phase in radians
  • θ i > is the input phase in radians
  • K p > is the phase detector gain in volts per radian
  • K v > is the VCO gain in radians per volt-second
  • F ( s ) is the loop filter transfer function (dimensionless)

The loop characteristics can be controlled by inserting different types of loop filters. The simplest filter is a one-pole RC circuit. The loop transfer function in this case is

The loop response becomes:

This is the form of a classic harmonic oscillator. The denominator can be related to that of a second order system:

For the one-pole RC filter,

The loop natural frequency is a measure of the response time of the loop, and the damping factor is a measure of the overshoot and ringing. Ideally, the natural frequency should be high and the damping factor should be near 0.707 (critical damping). With a single pole filter, it is not possible to control the loop frequency and damping factor independently. For the case of critical damping,

A slightly more effective filter, the lag-lead filter includes one pole and one zero. This can be realized with two resistors and one capacitor. The transfer function for this filter is

This filter has two time constants

Substituting above yields the following natural frequency and damping factor

The loop filter components can be calculated independently for a given natural frequency and damping factor

Real world loop filter design can be much more complex e.g. using higher order filters to reduce various types or source of phase noise. (See the D Banerjee ref below)

Implementing a digital phase-locked loop in software Edit

Digital phase locked loops can be implemented in hardware, using integrated circuits such as a CMOS 4046. However, with microcontrollers becoming faster, it may make sense to implement a phase locked loop in software for applications that do not require locking onto signals in the MHz range or faster, such as precisely controlling motor speeds. Software implementation has several advantages including easy customization of the feedback loop including changing the multiplication or division ratio between the signal being tracked and the output oscillator. Furthermore, a software implementation is useful to understand and experiment with. As an example of a phase-locked loop implemented using a phase frequency detector is presented in MATLAB, as this type of phase detector is robust and easy to implement.

In this example, an array tracksig is assumed to contain a reference signal to be tracked. The oscillator is implemented by a counter, with the most significant bit of the counter indicating the on/off status of the oscillator. This code simulates the two D-type flip-flops that comprise a phase-frequency comparator. When either the reference or signal has a positive edge, the corresponding flip-flop switches high. Once both reference and signal is high, both flip-flops are reset. Which flip-flop is high determines at that instant whether the reference or signal leads the other. The error signal is the difference between these two flip-flop values. The pole-zero filter is implemented by adding the error signal and its derivative to the filtered error signal. This in turn is integrated to find the oscillator frequency.

In practice, one would likely insert other operations into the feedback of this phase-locked loop. For example, if the phase locked loop were to implement a frequency multiplier, the oscillator signal could be divided in frequency before it is compared to the reference signal.


3. Rules

3.1. ¿Qué?

3.1.1. Determine what happens

3.1.2. Create a nontechnical model of the microinteraction

3.1.3. They define what can and cannot be done, and in what order

3.1.4. 1. Determine the goal of the microinteraction

3.1.4.1. Understandable (I know why I'm doing this) and achievable (I know I can do this) Goal - end state ex: login - goal: to get the user logged in [not just to enter a user and pass]

3.1.5.1. how the microinteraction responds to the trigger being activated

3.1.5.2. what control the user has (if any) over a microinteraction in process

3.1.5.3. the sequence in which actions take place and the timing

3.1.5.4. what data is being used and from where

3.1.5.5. the configuration and parameters of any algorithms

3.1.5.6. what feedback is delivered and when

3.1.5.7. what mode the microinteraction is in if the microinteraction repeats and how often one time activity or does it loop? what happens when the microinteraction ends?

3.2. Ejemplo

3.2.1. Initial: 1. On an item page, user clicks Add to Cart button. 2. The item is added to the Shopping Cart

3.2.2. Upgraded: 1. On an item page, check to see if the user has purchased this item before. If so, change the button label from Add to Cart to Add Again to Cart. 2. Does the user already have this item in the cart? If so, change Add to Cart to Add Another to Cart. 3. The user clicks button. 4. The item is added to the Shopping Cart

3.3. Principios

3.3.1. Principle 1: Don't start from zero!

3.3.1.1. First question after trigger: what do I know about the user and the context?

3.3.1.2. (platform/device, time of day, battery life, location, user's past actions etc)

3.3.2. Principle 2: Absorb complexity

3.3.2.1. All activities have an inherent complexity there is a point beyond which you cannot simplify a process any further

3.3.2.2. What to do with that complexity: either the system handles it -> removes control from the user or the user -> more decisions, more control

3.3.2.3. Suggested: handle most of the decision making if possible.

3.3.2.4. Complexity? Which parts the user might like to have and when?

3.3.2.5. Limited options and smart defaults

3.3.2.5.1. The best way to keep rules to a minimum is to limit options

3.3.2.5.2. The most prominent default should be the action that most people do most of the time

3.3.3. Principle 3: Use rules to prevent errors

3.3.3.1. ex: Apple chargers vs. USB

3.3.3.2. ex: Gmail "I've attached" with no attachments

3.3.3.3. Make human errors impossible. Keep copy short. Never use instructional text where a label will suffice.


4.9 Summary

System Dynamics is a methodological approach that is used to implement a conceptual model of a system into a computer model. System Dynamics software takes diagrammatic notations (“Stock and Flow diagrams”) as input and calculates the flows between stocks by using partial differential equations. The result is the temporally continuous dynamic behaviour of the stocks in a system over time. The below table shall sum up, what we have discussed in this chapter:

  • One-stock systems can exhibit growth or decay (linear, exponential, logistic), stable equilibria and oscillations (caused by delay).
  • Two-stock systems additionally can result in oscillations (mutually connected stocks) and multiple equilibria.
  • Three-stock systems additionally can exhibit chaotic behaviour.

Referencias

Lorenz, Edward. 1972. Predictability: Does the Flap of a Butterfly’s Wing in Brazil Set Off a Tornado in Texas? na.


Ver el vídeo: Retroalimentacion Positiva Hormonal (Mayo 2022).