NEURON多处理器芯片及其应用
lonworks
二、Neuron固件Neuron芯片的固件主要包括基于OSI参考模型的LonTalk协议、I/O驱动程序、事件驱动的多任务调试程度以及函数库等部分。
其中的LonTalk协议具有通用性，支持多种媒体和多种网络拓扑结构，并提供多种服务。
LonTalk协议可使控制信息在各种介质中可靠地传输。
表2列出了LonTalk与OSI 7层协议之间的比较，以及与Neuron芯片中三个处理器之间的关系。
表2 LonTalk与OSI7层协议的比较三、Neuron C语言Neuron C是基于ANSI C并针对LonWorks分布控制的应用，经优化、加强而成的一种程序设计语言。
它增强了对I/O支持、时间处理、报文传递等功能，其扩充部分包括软件定时器、网络变量、显式报文、一个多任务调试、EEPROM变量和杂函数等。
Neuron C语言提供的主要特征和支持包括以下内容。
（1）一个内部多任务调度程序：允许程序员以一种自然的方式逻辑地表达由事件引发的并行任务，并可以控制任务执行的优先级。
（2）一个Run-Time函数库：调用时执行事件检查、I/O管理、网络信息的接收和传送、Ueuron的多种控制等。
（3）实现对I/O操作显式的控制：通过对I/O对象的说明来定义标准化Neuron芯片特有的多功能I/O。
（4）新一级对象“网络变量”的说明语句：网络变量作为Neuron C语言的对象，无论何时被赋值，其值都可自动地传遍网络。
网络变量的引入和使用了节点间的数据共享。
（5）新语句“when”：定义由事件驱动的任务。
（6）支持显式报文传递：实现对基本LonTalk协议服务的直接访问。
（7）一种对毫秒和秒计时器对象说明的语句：它们在停止计数时将会激活用户定义的任务。
利用Neuron C语言提供的支持，可大大控制网络软件的开发和应用，使开发人员几乎感觉不到在网络环境下编程。
四、应用系统的基本组成图3所示是基于Neuron芯片的应用系统，一般由下述器件构成。
多核处理器的应用与集成设计分析
多核处理器的应用与集成设计分析随着科技的不断发展，计算机的性能和应用也日新月异。
在这样一个快速变化的时代，多核处理器的应用和集成设计越来越受到广泛关注。
本文将从多角度进行分析，探讨多核处理器的应用和集成设计的相关内容。
一、多核处理器的发展历程多核处理器最早可以追溯到20世纪80年代末期，当时英特尔公司和惠普公司已开始着手开发基于多核芯片的计算机。
但是，由于当时硬件技术的局限性以及软件的不成熟，多核处理器的应用并没有得到广泛推广。
直到21世纪初，随着硬件和软件技术的不断提升，多核处理器得以大规模商用，并且逐渐成为计算机的发展趋势。
二、多核处理器的应用多核处理器由于其强大的计算能力以及较低的功耗，在各个领域都得到了广泛的应用。
下面就来介绍一下多核处理器在几个方面的典型应用。
1、云计算云计算技术是目前最为流行的计算方式之一，它采用分布式计算的方式，通过网络将计算资源进行集中，为用户提供高效、安全的计算服务。
多核处理器的应用可以大幅提升云计算的计算性能和效率，避免计算资源的闲置浪费，从而更好地满足用户的需求。
2、人工智能人工智能是目前计算机领域最为火爆的研究方向之一，多核处理器可以在人工智能的应用中发挥出非常大的作用。
人工智能的应用需要强大的计算能力和大规模数据的支持，而多核处理器可以通过并行计算来大幅提升计算速度和效率，从而更好地满足人工智能的需求。
3、科学计算科学计算是多核处理器应用的另一个重要领域，它需要高效的数值计算和数据处理能力。
多核处理器可以通过并行计算来提升科学计算的效率和精度，从而提高科学计算的质量和效率。
三、多核处理器的集成设计多核处理器的集成设计是多核处理器实现的重要手段，它需要兼顾多种因素。
下面就来从几个方面进行分析。
1、性能和功耗的平衡在多核处理器的集成设计中，需要兼顾性能和功耗的平衡。
由于多核处理器的芯片数量和晶体管数量的增加，其功耗也相应地提高。
因此，在设计中需要采用一系列的技术手段来降低功耗，如动态电压调节技术和节能睡眠模式等。
人工神经元的开发和应用
人工神经元的开发和应用人工神经元是一种模拟人脑神经元加工信息的微型芯片，它能够实现简单的计算和信息存储，是人工智能技术的重要组成部分。
在近年来，随着计算机技术的日益发展和人工智能应用的日益普及，人工神经元也正在不断地得到发展和应用。
一、人工神经元的发展历程随着计算机技术的发展，人工智能技术应用的不断扩大，人工神经元的研究和开发日益重要。
早在上世纪50年代，神经科学家就开始研究人脑神经元的工作原理，并关注如何将它们模拟到计算机上。
在此基础上，人工神经元的研究开始逐渐出现，并形成了一些基本的理论框架。
20世纪80年代时，由于计算机技术的飞速发展、互联网的普及以及人工智能技术的兴起，人工神经元的研究和应用进入了一个新的阶段。
研究人员开始采用各种新的技术和方法，比如神经网络、模糊系统等，来模拟和模仿人脑的神经系统，从而实现了更加复杂和高效的计算和信息处理。
二、人工神经元的应用领域人工神经元是一种具有广泛应用前景的微型芯片，它能够实现较为简单的计算和信息存储，并具备良好的适应性和学习能力。
具体来说，人工神经元可应用于以下几个领域：1. 机器视觉。
人工神经元是机器视觉领域中的一种常用算法。
该技术利用神经网络中的脉冲信号来处理图像信息，从而实现目标检测、物体分类和图像识别等性能。
机器视觉的应用范围广泛，例如智能安防、智能交通、自动驾驶等领域。
2. 语音识别。
人工神经元也是语音识别领域中的一种常用算法。
该技术利用神经网络中的神经元特点来处理声音信息，并提取语音特征，最终实现语音识别。
语音识别技术逐渐成为人工智能技术的重要应用场景，它被广泛应用于手机语音助手、智能音箱、自动售票等产品中。
3. 数据挖掘。
人工神经元也被广泛应用于数据挖掘领域，例如网络安全、金融风险评估等。
该技术利用神经网络的结构性和学习能力，来对大量数据进行分析和处理，从而发现数据中的潜在规律，帮助人们做出更准确和有效的决策。
4. 智能机器人。
人工神经元也是机器人领域中的一种常用算法。
神经芯片技术及其医学意义
神经芯片技术及其医学意义近年来，神经芯片技术在医学领域引起了广泛关注。
神经芯片是一种集成电路，具备模拟神经元的功能，能够实现神经信号的传输、处理和控制。
这一技术的出现，为医学研究和治疗提供了全新的可能性。
本文将重点探讨神经芯片技术的原理、应用及其在医学上的意义。
首先，神经芯片技术是通过模拟神经元的工作原理来实现神经信号的处理与控制。
神经元是神经系统中的基本功能单位，它能够产生和传递电信号。
神经芯片利用集成电路的原理，通过模拟神经元网络的结构和功能，实现了类似于人脑的信息处理和控制能力。
神经芯片的核心部件包括感知器、神经元模型和信号处理单元。
感知器用于感知外界信号，传递给神经元模型部分；神经元模型通过模拟神经元的兴奋与抑制过程，对信号进行处理和传递；信号处理单元用于分析和解码处理后的信号，实现与外界的交互。
神经芯片技术在医学领域具有广泛的应用前景。
首先，神经芯片可以用于治疗神经系统的疾病。
由于神经芯片能够模拟神经系统的结构和功能，因此可以用于恢复和替代受损的神经系统。
例如，对于某些运动障碍疾病，如帕金森病，通过植入神经芯片，可以模拟大脑区域的功能，实现对病人的电刺激，从而改善病情。
此外，神经芯片还可以应用于脑机接口领域，帮助重度残疾人实现对外界环境的感知和控制，提高生活质量。
其次，神经芯片技术对于探索和研究神经系统的工作机制具有重要意义。
神经系统是高度复杂的生物系统，其内部的神经元网络和信号传递方式至今仍然不完全清楚。
神经芯片的引入为神经科学研究提供了实验工具和平台。
通过模拟和控制神经芯片中的神经元网络，科研人员可以观察到神经元之间的相互作用过程，进一步研究神经系统在不同环境下的工作原理。
这有助于对神经系统疾病的发病机制有更深入的了解，为疾病治疗提供更有效的手段。
此外，神经芯片技术还可以在药物研发和毒理学研究中发挥重要作用。
在传统的药物研发中，常常需要在动物模型上进行测试，而动物模型与人类的差异较大，测试结果的可靠性有限。
新型人工智能芯片的技术和应用
新型人工智能芯片的技术和应用随着人工智能技术的迅速发展，人工智能芯片也成为了热门话题。
传统的计算机芯片已经不能满足人工智能应用的需求，因此大家开始寻求新的解决方案。
新型人工智能芯片能够实现更高效的计算和更好的能耗管理，受到了广泛的关注。
本文将探讨新型人工智能芯片的技术和应用。
一、技术新型人工智能芯片的技术主要包括硬件和软件两个方面。
硬件方面，新型人工智能芯片采用了“神经元”结构，这种结构和人类的神经系统相似，可以实现更快的信息处理。
同时，新型人工智能芯片还采用了更加复杂的计算单元，能够实现更高效的计算。
此外，新型人工智能芯片还引入了更加先进的技术，如量子计算和纳米技术，从而实现更加高效的计算和更小的体积。
软件方面，新型人工智能芯片使用了更加先进的算法。
这些算法可以实现更加复杂的计算和处理，从而实现更加智能化的操作。
此外，新型人工智能芯片还引入了更多的机器学习算法，可以实现更加快速和准确的学习。
二、应用新型人工智能芯片可以应用在很多领域，例如医疗、物流、金融等。
在医疗领域，新型人工智能芯片可以帮助医生实现更准确的诊断和更好的治疗。
例如，在癌症诊断方面，新型人工智能芯片可以利用人工智能算法快速分析大量的医疗数据，从而实现更精准的癌症诊断和更好的治疗方案。
在物流领域，新型人工智能芯片可以帮助物流公司实现更智能化的配送和更高效的管理。
例如，物流公司可以利用新型人工智能芯片的算法，实现对货物的自动识别和自动分拣，从而可以大大提高物流效率。
在金融领域，新型人工智能芯片可以帮助银行等机构实现更快速和更准确的风险评估。
例如，在贷款审批过程中，银行可以利用新型人工智能芯片的算法进行风险评估，从而实现更准确的贷款审批和更好的风控管理。
三、挑战和发展尽管新型人工智能芯片的技术和应用前景非常广泛，但是它也面临着一些挑战和发展问题。
首先，新型人工智能芯片的成本比较高，对于普通消费者来说不太实用。
其次，人工智能芯片的算法和模型需要大量的数据训练，这需要消耗大量的资源和时间。
神经网络处理器在电子系统中的应用
神经网络处理器在电子系统中的应用近年来，神经网络处理器（Neural Network Processor，NNP）作为一种新兴的计算硬件，正在电子系统领域引起了广泛的关注和应用。
神经网络处理器以其高效的计算能力和强大的并行处理能力，为各种应用场景带来了巨大的潜力和机遇。
一、神经网络处理器的基本原理和特点神经网络处理器是一种专门用于神经网络计算的硬件，其基本原理是模拟人类大脑的神经网络结构和计算方式。
与传统的中央处理器（Central Processing Unit，CPU）相比，神经网络处理器具有以下几个显著特点。
首先，神经网络处理器具备高度的并行计算能力。
神经网络的计算过程包括大量的矩阵运算和向量运算，这些计算可以被高度并行化。
神经网络处理器采用了专门的计算单元和数据通路，能够同时进行多个计算任务，大大提高了计算效率。
其次，神经网络处理器具备较强的计算效能和能耗比。
由于神经网络处理器专门优化了神经网络计算，其计算效率远高于传统的通用处理器。
在相同的能耗下，神经网络处理器能够完成更多的计算任务，从而提高了系统的整体性能。
最后，神经网络处理器具备较强的灵活性和可编程性。
神经网络处理器可以根据不同的应用需求进行配置和优化，支持各种神经网络模型和算法。
这使得神经网络处理器在不同的电子系统中具备广泛的适用性。
二、神经网络处理器在图像处理中的应用神经网络处理器在图像处理领域的应用是其最为广泛和重要的一个方向。
以人脸识别为例，传统的人脸识别算法需要大量的计算资源和时间，而神经网络处理器能够通过并行计算和高效的算法优化，实现实时的人脸识别。
此外，神经网络处理器还可以在图像识别、图像分割和图像增强等方面发挥重要作用，为图像处理技术的发展带来了新的机遇。
三、神经网络处理器在语音识别中的应用语音识别是另一个神经网络处理器的重要应用领域。
传统的语音识别算法需要复杂的特征提取和模型训练过程，计算量巨大。
而神经网络处理器通过高度并行的计算能力和优化的算法，能够实现实时的语音识别。
LonWorks技术与Neuron芯片培训讲义
OSI层
7 应用层
6 表示层
目的
应用 兼容性
数据翻译
提供的服务
LonMark对象，配置特性标准网络变量类型， 文件传输 网络变量，应用消息，外来帧传输
5 会话层
远程操作 请求／响应，鉴别，网络管理，网络接口
4 传输层
3 网络层
2 LLC子层 链 路 MAC子层 层
1 物理层
端端的可 靠传输 传输分组
应用程序和数据可用的42K的存储空间也包 括附加的网络缓冲区和应用缓冲区。外接的存 储空间可由RAM、ROM、PROM、EPROM、 EEPROM或闪存组成，以256字节递增。存储映 像图如图：
Neuron芯片内部存储器配置
3150外接存储器
3150芯片的外接存储器总线有8条双向数 据线，16条地址线以及2条由Neuron芯片 驱动的控制输出线 。
（1）每个CPU有各自的寄存器设置，但它们可共 享数据、ALU的地址以及存储区访问电路。
（2）三个CPU的最小周期分别间隔一个系统周 期，以便在每个最小周期，各个CPU可以访问 存储器和ALU各一次。
（3）系统对三个CPU采用了管道技术，在不影 响性能的情况下，大大减少了硬件的需求。三 个CPU可并行工作，而不会造成耗时的中断和 上下文交换。
同轴电缆型
39kbps 78kbps 78kbps 1.25Mbps 2kbps 5kbps 10kbps 1.2kbps 4.8kbps 9.6kbps 78kbps 1.25Mbps 1.25kbps
数据速率
（2）LonWorks设备组成
（3）路由器
LonWorks是唯一支持多种传输介质的系 统，它允许开发者选择那些最能满足他们的要 求的传输介质和通讯方法。（介质转换）
多核处理器的应用及并行编程技术研究
多核处理器的应用及并行编程技术研究一、多核处理器的概念和作用随着计算机技术的发展，单核处理器的性能已经难以满足人们对计算能力的需求。
因此，多核处理器应运而生，它是指在相同物理芯片上，集成了两个或更多的中央处理器 (CPU) 核心。
多核处理器与单核处理器相比，在同样的时钟频率下，可以达到更高的计算性能。
多核处理器是现代计算机科学和工业领域的一个重要发展方向。
它的应用领域涉及广泛，包括服务器、超级计算机、工业控制、机器视觉、智能手机和移动设备等。
二、多核处理器的应用1. 服务器多核处理器在服务器领域的应用最为广泛。
在数据中心中，服务器使用多核处理器来支持大规模并行处理，从而提高数据处理速度和效率。
例如，谷歌公司的数据中心使用多核处理器和分布式计算框架，支持海量用户的搜索和数据分析。
2. 超级计算机超级计算机是一种高性能计算机，它通常使用多核处理器，以达到更高的计算速度和功率。
在超级计算机领域，多核处理器可以同时处理多个计算任务，从而加快计算速度。
例如，中国的天河二号超级计算机使用了万亿次级别的多核处理器来加速高性能计算。
3. 工业控制多核处理器在工业控制领域的应用也十分广泛，它可以增强设备的处理能力和速度，提高生产效率和质量。
例如，汽车生产线上的机器人需要实时处理大量的传感器数据，多核处理器可以满足这种要求。
4. 机器视觉机器视觉是一种新兴的技术，它可以使计算机像人一样“看”和“理解”图像。
多核处理器在机器视觉领域的应用也非常广泛，例如人脸识别、自动驾驶汽车和无人机等技术。
5. 智能手机和移动设备智能手机和移动设备现在已经成为人们日常生活的必需品。
多核处理器可以加快智能手机和移动设备的性能，使它们可以更好地支持高清视频播放、游戏和其他计算密集型应用。
三、并行编程技术并行编程是一种将计算任务分解成多个子任务，由多个处理器同时执行的编程方法。
它是利用多核处理器的重要手段，可以大幅提高系统的运行速度和效率。
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Neuron多处理器芯片及其应用摘要：Neuron芯片是美国Mitorola公司和日本Toshiba公司制造的一种多处理器结构的神经元芯片。它将通信协议和控制用微处理器有效地集成在一起，实现通信、控制、调度和I/O等功能。本文以MC134150为例，介绍有关Neuron芯片的基本结构和组成、LonTalk协议以及应用系统的组成方式等。 关键词：神经元芯片 多处理器 Neuron固件一、Neuron芯片的基本组成Neuron芯片作为一种多处理器结构的神经元芯片，有着完整的系统资源，如图1所示，其内部集成有三个管线CPU，最高工作频率可达10MHz。它设置有11编程输入、输出引脚（IO1～IO10），编程方法多达34种，方便了实现应用。片内设有EEPROM和RAM，支持有外部扩展多种存储器的接口，最大存储空间允许有64KB。内部含有两个16位定时器/计数器，能够由固件产生15个软件定时器。Neuron芯片的长处还在于它的网络通信功能，引出的五个通信引脚（CP0～CP4）提供了单端、差分和特殊应用模式等三种网络通信方式。 1.处理器单元Neuron芯片集成有三个处理器，其中一个用于执行用户编写的应用程序，另外两个完成网络任务。图2示意了Neuron芯片内三个处理器的功能分配及与内部共享存储器区域之间的关系。（1）MAC处理器是媒体访问控制层处理器。它处理OSI七层网络协议中的1，2层，主要包括驱动通信子系统硬件以及执行冲突回避算法等。MAC处理器使用位于共享存储器中的网络缓冲区与网络处理器进行通信。（2）网络处理器实现网络协议中的3～6层。它实现网络变量处理、寻址、事务处理、文电鉴别、软件定时器、网络管理和路由等功能。网络处理器通过共享存储器中的网络缓冲区与MAC处理器通信，并采用应用缓冲区与应用处理器进行通信。应用缓冲区也是设置在共享存储器中的。对缓冲区的访问都用硬件信号灯来协调，以便在更新共享数据时消除竞争。（3）应用处理器一方面执行用户编写的应用程序代码，另一方面执行由用户代码所调用的操作系统服务。大多数应用程序均可采用Neuron C语言来编制，使编程工作真正从繁琐的汇编语言中解脱出来。2.存储器分配MC143150的外扩存储器接口总线中，有8位双向数据总线、16位处理器驱动的地址总线以及用于外部存储器存取访问的两个接口信号线R/W和E。总的地址空间为64KB，其中有6KB的地址空间保留在芯片内，剩余的58KB的地址空间供外扩存储器使用。在外扩存储器中，通常用16KB存放固件，其余的42KB用于存放用户程序和数据信息。3.应用I/O口具有11个引脚的I/O接口提供有34种编程方式，另外，2个16位定时器/计数器可用于频率和定时I/O。由固件产生的15种软件定时器并不占用应用处理器的运算时间，而由完成网络功能的处理器实现。因此，用户可直接使用软件定时器，不必考虑其具体操作。[!--empirenews.page--]Neuron芯片提供的11个I/O引脚（IO0～IO10）可通过编程设定为34种不同的I/O对象，支持电平、脉冲、频率、编码等各种信号模式，有直接I/O对象、定时器/计数器I/O对象、串行I/O对象、并行I/O对象等供用户选择。它们与集成的硬件和固件一起可用于连接马达、阀门、显示驱动器、A/D转换器、压力传感器、热敏电阻、开关量、继电器、可控硅、转速计、其他处理器和调制解调器等，方便了实际应用。表1列举了所有I/O对象的基本类型。表1 I/O对象类型参照表I/O对象类型注 释Bit input/output位输入/输出Bitshift input/output位称输入/输出Byte input/output字节输入/输出Dualslope input双积分输入Edgedivide output脉冲沿分离输出Edgelog input边沿跳变时间间隔序列输入Frequency output频率输出I2C input/outputI2C输入/输出Infrared input远红外输入Leveldetect input电平监测输入Magcard input磁卡编码输入Magtrackl input经录入1输入Muxbus input/output多总线输入/输出Neurowire input/output神经元接口输入/输出Nibble input/output半字节输入/输出Oneshot output单稳输出Ontime input逻辑电持续时间输入Parallel input/output并行输入/输出Preiod input周期输入Pulsecount input脉冲计数输入Pulsecount output脉冲计数输出Pulsewidth output脉宽输出Quadrature input位置码盘输入Serial input/output串行输入/输出Totalcount input累加计数输入Touch input/output触点输入/输出Triac output触发输出Triggeredcount output计数触发输出Wiegand input维甘德输入4.通信口由CP0～CP4组成的通信接口，允许工作在单端或差分模式，既可直接驱动，也可外接变压器驱动或外接485总线驱动。传输速率的选择范围为0.6kb/s～1.2Mb/s。5.附加功能Neuron芯片具有睡眠/唤醒电路、看门狗定时器和服务引脚等附加功能。（1）Neuron芯片可以在软件控制下进入低耗的睡眠状态，此时，振荡器系统时钟、通道端口所用的定时器/计数器均关闭。但是，所有的状态信息（包括内部RAM中的内容）都保留，这样可以降低系统功耗。（2）Neuron芯片中的处理器由三个看门狗定时器保护，主要针对软件错误或存储器错误。若系统软件或应用软件不能周期性地复位些定时器，则整个神经元芯片将被自动复位。在10MHz时钟下，看门狗定时器大约持续0.84s。（3）Service引脚在芯片固件的控制下，为配置和安装含有芯片的节点时使用。该引脚的可编程上拉电阻由应用软件选择。二、Neuron固件Neuron芯片的固件主要包括基于OSI参考模型的LonTalk协议、I/O驱动程序、事件驱动的多任务调试程度以及函数库等部分。其中的LonTalk协议具有通用性，支持多种媒体和多种网络拓扑结构，并提供多种服务。LonTalk协议可使控制信息在各种介质中可靠地传输。表2列出了LonTalk与OSI 7层协议之间的比较，以及与Neuron芯片中三个处理器之间的关系。[!--empirenews.page--]表2 LonTalk与OSI7层协议的比较层号OSI层次标准服务LON提供的服务处理器7应用层网络应用定义标准网络变量类型应用处理器6表示层数据表示网络变量、外部帧传送网络处理器5会话层远程操作请求/响应、认证、网络管理网络处理器4传送层端对端的可靠传输应答、非应答、点对点、广播、认证等网络处理器3网络层目的地址寻址地址、路由网络处理顺2链路层介质访问和数据组帧帧结构、数据解码、CRC差错检测预测、CSMA磁撞回避、选择优先级、碰撞检测MAC处理器1物理层电气连接介质、电气接口MAC处理器三、Neuron C语言Neuron C是基于ANSI C并针对LonWorks分布控[1][2]下一页 制的应用，经优化、加强而成的一种程序设计语言。它增强了对I/O支持、时间处理、报文传递等功能，其扩充部分包括软件定时器、网络变量、显式报文、一个多任务调试、EEPROM变量和杂函数等。Neuron C语言提供的主要特征和支持包括以下内容。（1）一个内部多任务调度程序：允许程序员以一种自然的方式逻辑地表达由事件引发的并行任务，并可以控制任务执行的优先级。（2）一个Run-Time函数库：调用时执行事件检查、I/O管理、网络信息的接收和传送、Ueuron的多种控制等。（3）实现对I/O操作显式的控制：通过对I/O对象的说明来定义标准化Neuron芯片特有的多功能I/O。（4）新一级对象“网络变量”的说明语句：网络变量作为Neuron C语言的对象，无论何时被赋值，其值都可自动地传遍网络。网络变量的引入和使用了节点间的数据共享。（5）新语句“when”：定义由事件驱动的任务。（6）支持显式报文传递：实现对基本LonTalk协议服务的直接访问。（7）一种对毫秒和秒计时器对象说明的语句：它们在停止计数时将会激活用户定义的任务。利用Neuron C语言提供的支持，可大大控制网络软件的开发和应用，使开发人员几乎感觉不到在网络环境下编程。四、应用系统的基本组成图3所示是基于Neuron芯片的应用系统，一般由下述 器件构成。1.Neuron芯片它主要用于实现LonTalk协议服务，执行节点中的应用程序。2.收发器收发器其实是连接Neuron芯片和通信介质之间的接口，可支持比绞线、电力线、无线射频、光纤及红外等多种介质的通信。由于Neuron固件中含有通信协议，因此，该器件的使用对构建网络环境的应用系统十分方便。[!--empirenews.page--]3.应用电路应用电路是连接Neuron芯片的I/O引脚到诸如传感器、执行器、键盘、显示器等I/O设备所需的电子线路。它需要按照不同的应用要求单独设计。此时，只要通过配置I/O对象和编制Neuron C应用程序，就能控制该应用系统的工作，并实现网络环境的通信功能。从图3所示的应用系统可知：Neuron芯片的I/O口可通过应用电路输入或输出数据，以与外界接口；借助于Neuron芯片固件中的LonTalk协议支持，Neuron芯片的通信口可通过收发器实现与网上其他应用系统的双向数据通信。Neuron芯片的强大功能和组成应用系统的灵活结构，对组建分布式应用系统无疑是相当方便的。