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  • BLDC控制策略的選擇與實施

    與傳統(tǒng)的有刷直流電機相比，BLDC 電機更小、更輕、更安靜，同時還能提高消費、工業(yè)、汽車和醫(yī)療應用的可靠性和能源效率。其無刷結(jié)構(gòu)消除了機械磨損、導電灰塵、可聽噪聲和電弧等問題，簡化了設備設計和維護。

  • GaN 開關集成如何實現(xiàn) PFC 的低 THD 和高效率

    在傳統(tǒng)的連續(xù)導通模式 (CCM) 控制下，需要一種經(jīng)濟高效的解決方案來改善輕負載下的功率因數(shù)校正 (PFC) 并實現(xiàn)峰值效率，同時縮小無源元件，而這變得越來越困難。工程師們正在對復雜的多模式解決方案進行大量研究，以解決這些問題 [1]、[2]，這些方法很有吸引力，因為它們可以縮小電感器的尺寸，同時通過輕負載下的軟開關提高效率。

    電源
    2024-10-13
    PFC GaN 開關

  • RTD 溫度測量系統(tǒng)的 ADC 要求

    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。

    嵌入式分享
    2024-10-13
    ADC RTD

  • 電源系統(tǒng)設計中的基本電流感應考慮因素

    將電源設計作為整個系統(tǒng)架構(gòu)的后續(xù)考慮這一歷史思維模式正在發(fā)生改變。在電子設計的重點轉(zhuǎn)向電源效率之前，通常的做法是在系統(tǒng)設計完成后簡單地添加電源電路。這種做法在今天根本不適用，因為電源處理必須是電路控制和監(jiān)控的固有部分。

  • 企業(yè)生成式 AI 應用的架構(gòu)模式：DSFT、RAG、RAFT 和 GraphRAG

    最佳設計的企業(yè)架構(gòu)是任何組織 IT 系統(tǒng)的支柱，它支持實現(xiàn)組織業(yè)務目標的基礎構(gòu)建塊。架構(gòu)包括最佳實踐、明確概述的策略、通用框架和指導方針，供工程團隊和其他利益相關者選擇正確的工具來完成任務。企業(yè)架構(gòu)主要由支持業(yè)務線的架構(gòu)團隊管理。在大多數(shù)組織中，架構(gòu)團隊負責概述架構(gòu)模式和通用框架，這將有助于工程和產(chǎn)品團隊不必花費數(shù)小時的精力進行概念驗證，而是幫助他們采用基于模式設計核心構(gòu)建塊的策略。

  • 量子計算如何幫助人工智能變得更環(huán)保

    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。

  • 量子計算的物理原理

    如今，計算機無處不在，功能強大，在科學、教育、經(jīng)濟和日常生活中完成著各種各樣的任務。任何買得起筆記本電腦或手機的人都可以使用它們。盡管微電子技術(shù)的進步推動了電力處理的巨大進步，但自從匈牙利物理學家和數(shù)學家約翰·馮·諾依曼提出基于存儲程序的同名架構(gòu)以來，計算機結(jié)構(gòu)基本保持不變。馮·諾依曼的靈感來自英國數(shù)學家艾倫·圖靈，他為計算和現(xiàn)代計算機科學奠定了邏輯數(shù)學基礎。

  • 利用電容式測試方法在引線鍵合檢測方面取得新突破

    引線鍵合廣泛應用于電子設備、半導體行業(yè)和微電子行業(yè)。它使芯片與集成電路 (IC) 中的其他電子元件(如晶體管和電阻器)之間實現(xiàn)互連。引線鍵合可在芯片的鍵合焊盤與封裝基板或另一芯片上的相應焊盤之間建立電氣連接。

  • 理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

    神經(jīng)網(wǎng)絡是一種系統(tǒng)，或者說是神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，它使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，從而解決復雜的問題。雖然網(wǎng)絡類型多種多樣，但本系列文章將僅關注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN)。CNN 的主要應用領域是模式識別和對輸入數(shù)據(jù)中包含的對象進行分類。CNN 是一種用于深度學習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。這種網(wǎng)絡由一個輸入層、幾個卷積層和一個輸出層組成。卷積層是最重要的組件，因為它們使用一組獨特的權(quán)重和過濾器，使網(wǎng)絡能夠從輸入數(shù)據(jù)中提取特征。數(shù)據(jù)可以有多種不同的形式，例如圖像、音頻和文本。這種特征提取過程使 CNN 能夠識別數(shù)據(jù)中的模式。通過從數(shù)據(jù)中提取特征，CNN 使工程師能夠創(chuàng)建更有效、更高效的應用程序。為了更好地理解 CNN，我們將首先討論經(jīng)典的線性規(guī)劃。

  • 開關電源的 13 步 EMI 緩解方案

    EMI 導致的問題已得到充分證實，需要在系統(tǒng)層面盡量減少。交流/直流電源和直流/直流轉(zhuǎn)換器是 EMI 的主要原因，下面介紹 13 個關鍵步驟，可幫助您從設計中消除此問題。

    電源
    2024-10-13
    開關電源 EMI

  • 進一步了解分立差動放大器的實現(xiàn)

    差分放大器是一種常見且有用的電路，廣泛用于從工廠自動化到電動汽車系統(tǒng)等各種應用。這主要是因為它有助于在嘈雜環(huán)境中的設計中添加共模和差分濾波。

  • 寄生效應如何產(chǎn)生意外的 EMI 濾波器諧振

    電磁干擾 (EMI) 是電源設計中最難解決的問題之一。我認為，這種名聲很大程度上源于這樣一個事實：大多數(shù)與 EMI 相關的挑戰(zhàn)都不是可以通過查看原理圖來解決的。這可能令人沮喪，因為原理圖是工程師了解電路功能的中心位置。當然，您知道設計中有一些相關功能不在原理圖中 - 例如代碼。

  • 機器學習和人工智能如何改變移動應用中的醫(yī)療診斷

    長期以來，醫(yī)療保健一直是一個數(shù)據(jù)密集型領域，而如今，人工智能和機器學習的融合正在開辟新的領域，尤其是在診斷領域。作為開發(fā)人員，我們處于這一轉(zhuǎn)變的前沿，構(gòu)建移動應用程序，幫助患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員更快地做出更好的決策。從提高診斷準確性到加快早期疾病檢測，人工智能驅(qū)動的移動應用程序正成為現(xiàn)代醫(yī)療保健中不可或缺的工具。

  • 分布式互斥的高效容錯解決方案

    在分布式系統(tǒng)領域，確保在任何給定時間只有一個進程可以訪問共享資源至關重要——這就是互斥發(fā)揮作用的地方。如果沒有可靠的方法來實施互斥，系統(tǒng)很容易遇到數(shù)據(jù)不一致或競爭條件等問題，從而可能導致災難性的故障。隨著分布式系統(tǒng)變得越來越復雜，對管理共享資源訪問的強大算法的需求變得越來越重要。

  • 定義 2024 年的 7 種產(chǎn)品設計趨勢

    進入 2024 年，令人著迷的技術(shù)融合為新型創(chuàng)新設備打開了大門。人工智能/機器學習、電池創(chuàng)新、先進機器人技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的并行路徑正在碰撞，為解決新舊挑戰(zhàn)提供了新穎的方法。

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