电气噪音,就像税收一样,总是伴随着我们。大多数时候,噪音很小,我们可以忽略它,但是在某些测量情况下,必须处理噪音。怎样才能减少噪音对测量精度的影响?本文将讨论噪声和如何尽量减小其对示波器和数字化仪测量的影响。
在低噪声电路中放大传感器产生的小信号是一个非常普遍但困难的问题。设计者通常会使用带有双极输入的运算放大器来实现这种放大,因为他们固有的低闪烁(1/F)和宽带噪声。双极OP安培提出了另一个挑战,当小信号感兴趣是产生的传感器的高源阻抗,不能提供足够的电流到放大器的输入。双极OPS电流在纳米安培范围或更大范围内具有较高的输入偏置电流,相对于它们的离子和结场效应晶体管(JFET)的输入阻抗较低。
广泛使用的电位器(罐)是一个接触位置传感器,使用雨刷接触器,连接到移动部分,沿电阻轨道移动。输出量会随雨刷在轨道上的位置而变化,所以电阻与位置成正比。通过使轨道设计弯曲,罐可以用于旋转和线性测量。
典型的例子是线性测量的Lvdts和旋转的Rvdts.在这些传感器中,主线圈激发传感器外壳中的二次线圈。然后,二次线圈中的电磁势会随其耦合到移动的铁磁芯而变化。通过使用多个接收线圈,并根据各线圈中的信号比来计算位置,如温度等混淆因素可以去除。
EPROM(Erasable Programmable ROM,可擦除可编程ROM)芯片可重复擦除和写入,解决了PROM芯片只能写入一次的弊端。但EPROM块(或其他类似的存储器,如EEPROM)有固定的使用寿命,这是指某一位由1写为0或由0写为1的次数。为了延长EPROM块的使用寿命,可以采取以下方法:
无论您是测试数据通信综合系统,该系统与板上的其他芯片交换数据,还是测试电信网络,发送数据多英里,您都需要测量震动--当数字信号的边缘发生时和实际发生时的区别。时钟的震动可能会导致电子和光学数据流中的位不一致,导致位错误。通过测量时钟和数据信号的振动,您可以发现比特错误的来源。
虽然理想的情况是电池的内阻为零,但由于各种因素,内阻是存在的。电池退化时内部电阻增加。在电池电池生产线上,通过比较测试电池的内阻,检测出有缺陷的电池。
本常见问题问卷回顾了这些参数是如何被指定和测量的,并在结束的时候查看了美国职业安全与健康管理局(osha)和欧洲联盟(欧盟)的各种标准机构是如何指定安全声级的。
当你把电动产品、电动机或其他设备连接到交流电源时,电流会通过该设备的电路流动。阻抗是通过将这样一个电路中的电压除以电流来计算的.简而言之,在交流电路中,阻抗可以被描述为对电流流动的限制.阻抗用符号"Z"表示,并以欧姆测量,相同的单位用于测量直流电阻。阻抗越高,对电流流动的电阻就越大。
即使是在最好的设计中,噪音和干扰也会偷偷进入,以降低信噪比,模糊所需的信号,损害测量的准确性和重复性。诸如示波器和数字化仪等数字化仪器具有很多特性,可以描述、测量和减少噪音对测量的影响。
Wi-Fi是一个品牌名称,而不是首字母缩写,而IEEE802.11标准则定义了能够与目前的无线无线设备进行通信的协议,包括无线路由器和无线接入点。这些标准在不同频率上运行,提供不同的带宽,并支持不同数量的频道。此外,Wi-Fi命名协议还包括一个专门的数字,如Wi-Fi6和Wi-Fi6E。
当谈到降压转换器(又称巴克转换器)时,设计师必须做出许多设计选择,以影响整体系统的性能,包括选择使用哪种操作模式。虽然有些设备有很多专门的操作模式,但大多数降压转换器只提供两种模式:电力节省模式(PSM)和强制脉冲宽度调制模式(FPWM)。两种模式的基本区别发生在光负载上;PSM提高了光负载下的效率,而Fpwm模式保持了较高的开关频率和较低的输出电压波动。
位置感知是广泛应用的一个关键功能,从机器人驱动链到供应链运行中的传送带,到风力涡轮塔的摇摆。它可以有多种形式,包括线性、旋转、角、绝对、增量、接触和非接触传感器。专门的传感器已经研制出来,可以确定三维的位置。位置传感技术包括电位、感应、涡流、电容、磁致伸缩、霍尔效应、光纤、光学和超声波。
图1展示了电池内部配置的一个例子。理想的情况是,电池的内阻应该是零,允许最大的电流,没有任何能量损失。然而,实际上,如图1所示,内部阻力始终存在。
先进的人工智能(AI),就像生成型人工智能一样,正在增强我们所有的智能设备。然而,一个常见的误解是,这些AI工作负载只能在云和数据中心处理。事实上,大多数人工智能推理工作负载在实际设备上可以在边缘进行处理,而这些工作负载比训练要便宜和快。