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。
示波器利用它们从测量中产生的大量数据做了惊人的事情。你的示波器可以让你看到噪音,并减少测量的不确定性。魔术是通过应用于大型数据集的统计来实现的.虽然一些处理,如直方图,显然是基于统计,但一些统计是隐藏的。无论是哪种情况,你都可以利用示波器的统计分析。
尽管作为离散单位,电源通常能够遵守有关电磁干扰的规定,但必须在一个完整的系统中验证遵守情况。如果需要将一个新的AC-DC电源单元(psu)整合到系统设计中,这意味着所涉及的工程团队必须自己处理EMI方面的问题,从而应对众多挑战。本文将讨论需要解决的问题以及如何最大限度地减少工作负载。
电路进入 图8 在从LVDS驱动器到LVPEL接收器的直流耦合中,可以很好地工作,尽管共同模式电压、LVDS的1.2V和VC-1.3V的VVPEL之间存在差异,这是由于LVPEL输入的广泛的共同模式范围和LVDS(400MV)的相对较小的摆动,这不会导致LVPEL输入阶段电流源的饱和。
在过去20年里,由于社交媒体和在线活动的推动,对高速数据传输的需求增加,导致使用了更复杂的集成电路,在高密度PCB上以更高的速度运行。电路板的高密度和高速信号在其上的结合,是不同元件互联时进行干扰的良好来源。
任何启动转换器的设计都将有一个实际的限制,它可以增加多少电压从输入到输出。脉冲宽度调制控制器具有限制场效应晶体管(FET)最小允许时和非时的时间限制。时序限制将有效地限制可实现的电压提升比,尽管这一缺点在以电感代替变压器或耦合电感作为其磁性的拓扑结构中更为明显。在这个电源提示中,我将比较各种非孤立的,单端提升拓扑,以扩展电压提升比,并引入双头转换器作为实现大转换率和高电流输出负载的一个选项。
振动是指数字信号的标称值在时间上的短期变化。有两种主要类型的颤抖,随机颤抖和决定性颤抖。随机振动是无限的,即它的值随测量时间的增加而继续增加。随机颤动与噪声等随机过程有关.确定性振动是有界的,其幅度随观测时间的增加而受到限制。决定性颤抖进一步细分为周期性颤抖、数据相关性颤抖和有界不相关性颤抖(Buj)。
要测量电流和电压等参数,你需要一个专用的仪器。模拟万用表和数字万用表等仪器经常用来测量电流,但它们要求切断电路,以便能够将仪器的测试导线串联插入电路。在许多情况下,这样做既不可能也不实际。切断电路也会带来风险,例如电击。
加速度计的振动能通常在10赫兹至1千赫兹的频率范围内较高。有两个主要因素可以限制加速度计在较低频率的操作。一个可以是低频截止放大器,但这只是一个问题,在极端情况下测量振动远低于1赫兹。另一种是环境温度波动的影响,在低频率时,这种影响尤其成问题。使用剪切式加速度计可以最大限度地减小低频率温度变化的影响。
示波器测量参数提供获得波形的精确测量。大多数数字示波器提供大约25个标准参数,如频率、尖峰至尖峰幅值和RMS幅值。如果您需要一个标准测量包中没有的测量参数,怎么办?大多数示波器制造商对这些机会保持警惕,并提供具有可选应用特定参数的专业软件分析包。提供了可供选择的电源、抖动、串行数据和更多的应用软件,每个应用程序都有专门的测量参数。另一个解决方案是允许用户使用波形和参数数学来创建自定义测量。
新出现的Wi-Fi传感技术为各种嵌入式和边缘系统带来了巨大的好处。在正常操作下,Wi-Fi传感器仅使用Wi-Fi接口已经产生的无线电信号,理论上就能够使嵌入式设备探测到人的存在,估计人的运动,估计其位置,甚至感觉到手势和微妙的动作,如呼吸和心跳。
声相机由用于定位和描述声音的麦克风阵列组成。有各种各样的麦克风阵列结构来支持特定的分析需求.一些声学摄像机也有嵌入式视觉摄像机来提供图像,在图像上可以提供声学定位信息。从分析汽车舱、飞机和火车内部的噪音,到量化风力涡轮机的噪音特征,以及监测工业环境中的异常现象和潜在的机器故障,声学摄像机的应用实例不一而足。
声泄漏检测技术依赖于液体和气体泄漏的噪音。然而,它不一定是人类耳朵能探测到的噪音,它可能是在超声波区域。水管泄漏是一项重大的环境挑战----联合国可持续发展目标。清洁(饮用)水是一个稀缺的来源,需要加以保护;老化的基础设施增加了挑战。煤气管道泄漏既危险又昂贵.无论在哪种情况下,声泄漏检测都能提供解决方案。
振动是许多电子应用中的一个重要的设计考虑因素,如工业,汽车,航空航天和海运系统,消费品和光盘驱动器。甚至设计用于相对无振动环境的电子设备也可能在运输过程中受到潜在的破坏性振动。与振动相关的概念也能在计算机图形学、游戏和动画中找到实用性,包括虚拟和增强现实。