如果你把所有的消費者、工業(yè)、商業(yè)、醫(yī)藥、與食品有關的、產(chǎn)品測試和測量以及其他需要檢測的地方都加起來,溫度是最常被評估和測量的物理參數(shù)。在某些情況下,閱讀只是一個數(shù)據(jù)點,主要是為了通知用戶(如"現(xiàn)在外面的溫度是多少?"");在許多情況下,它是閉環(huán)系統(tǒng)的一部分,該系統(tǒng)在理想的設定點上調(diào)節(jié)和維持系統(tǒng)溫度,或能夠調(diào)整所獲得的數(shù)據(jù),以糾正和補償環(huán)境溫度的變化。
除了這些有問題的領域之外,射頻系統(tǒng) OEM 采取額外的謹慎措施也是明智的,因為每一層都有不同的頻率。因此,您必須在每一層使用某些精心挑選的 PCB 材料。當某些層使用錯誤的材料時,可能會產(chǎn)生成本和缺陷。
數(shù)據(jù)中心中的電源實時測量輸入功率并將測量結果報告給主機,這就是所謂的電計量(e-metering)。在過去十年中,電子電表已成為電源裝置的常見要求,因為它為數(shù)據(jù)中心帶來了以下優(yōu)勢 :
嵌入式軟件開發(fā)團隊面臨的最大挑戰(zhàn)之一是他們花費太多時間調(diào)試軟件。當我在參加的各種會議上與世界各地的團隊和工程師交談時,很明顯,開發(fā)人員平均花費 40% 或更多的時間來調(diào)試他們的軟件。
第一部分 我們研究了A、B、AB、C和D類放大器。這些名稱是標準化的,定義充分的,并得到廣泛認可?,F(xiàn)在我們來看看其他一些不太為人所知但也被使用的拓撲。
盡管有人認為"一切都是數(shù)字化的",模擬信號的放大器在實際電路和系統(tǒng)中一直是而且繼續(xù)是重要的和不可避免的功能。然而,放大器必須從音頻到射頻產(chǎn)生重要的輸出功率,面臨著性能和效率的挑戰(zhàn)。該行業(yè)對放大器的類別有一些早已確立的名稱,這些類別在關鍵參數(shù)之間提供了權衡;作為一些相對較新的類別。第1部分討論了較老但仍廣泛使用的類,通常稱為A、B、AB、C和D。
在電子設備的核心組成部分中,印刷電路板(PCB)無疑扮演著舉足輕重的角色。它通過精細設計的導電線路和連接點,將各類電子元件巧妙地連接在一起,實現(xiàn)了復雜而精密的電路功能。在PCB的設計和制造過程中,金屬化孔和過孔是兩種常見且至關重要的孔類型,它們在功能、成本、制造過程及應用領域等方面有著顯著的差異。
在電子設計領域,原理圖不僅是工程師思維的藍圖,更是后續(xù)生產(chǎn)、測試和故障排除的基石。一個清晰、條理分明的原理圖可以極大地提高團隊協(xié)作效率,減少誤解和錯誤。相反,一個雜亂無章的原理圖可能會讓后續(xù)工作變得舉步維艱。以下是10大技巧,旨在幫助你繪制出專業(yè)、易于理解的原理圖設計。
在現(xiàn)代電子工程中,印刷電路板(PCB)扮演著至關重要的角色,而電阻器作為PCB上的基本元件之一,發(fā)揮著無可替代的作用。電阻器的主要功能是限制電流,但它們在電路中的應用遠不止于此。本文將詳細探討PCB電阻器的多功能應用,幫助讀者更深入地理解這些組件的重要性。
NB-IoT(Narrow Band Internet of Things)是一種基于蜂窩技術的窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術,專注于低功耗廣覆蓋(LPWA)物聯(lián)網(wǎng)市場。這種新興技術能夠在全球范圍內(nèi)廣泛應用,通過License頻段,采取帶內(nèi)、保護帶或獨立載波等三種部署方式,與現(xiàn)有網(wǎng)絡共存。
脈沖寬度調(diào)制 (PWM) 是數(shù)模轉(zhuǎn)換的絕佳基礎。它的優(yōu)點包括簡單性和(理論上)完美的差分和積分線性。不幸的是,PWM 需要波紋濾波,這往往會使其速度變慢,尤其是在需要高分辨率(8 位以上)的情況下。
溫度系統(tǒng)中可以使用多種類型的溫度傳感器。要使用的溫度傳感器取決于測量的溫度范圍和所需的精度。除了傳感器之外,溫度系統(tǒng)的精度還取決于傳感器所連接的模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器 (ADC) 的性能。在許多情況下,需要高分辨率 ADC,因為來自傳感器的信號幅度非常小。Sigma delta (SD) ADC 適用于這些系統(tǒng),因為它們是高分辨率設備。它們還具有溫度系統(tǒng)所需的片上嵌入附加電路,例如激勵電流和參考緩沖器。本文介紹了常用的 3 線和 4 線電阻溫度檢測器 (RTD)。它描述了將傳感器連接到 ADC 所需的電路,并解釋了 ADC 所需的性能要求。
這些強大的機器雖然非常出色,但耗電量卻驚人。一個訓練中的 AI 模型所消耗的電量相當于五輛汽車一生所消耗的電量。使用互聯(lián)網(wǎng)上的所有文本訓練上一個 GPT-4 系統(tǒng)耗電量超過 1 億美元,而且它說話仍然不太好。
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