半導體的產品很多，應用的場合非常廣泛，圖一是常見的幾種半導體元件外型。半導體元件一般是以接腳形式或外型來劃分類別，圖一中不同類別的英文縮寫名稱原文為 PDID：Plastic Dual Inline Package SOP：Small Outline Package SOJ：Small Outline J-Lead Package PLCC：Plastic Leaded Chip Carrier QFP：Quad Flat Package PGA：Pin Grid Array BGA：Ball Grid Array 雖然半導體元件的外型種類很多，在電路板上常用的組裝方式有二種，一種是插入電路板的銲孔或腳座，如PDIP、PGA，另一種是貼附在電路板表面的銲墊上，如SOP、SOJ、PLCC、QFP、BGA。 從半導體元件的外觀，只看到從包覆的膠體或陶瓷中伸出的接腳，而半導體元件真正的的核心，是包覆在膠體或陶瓷內一片非常小的晶片，透過伸出的接腳與外部做資訊傳輸。圖二是一片EPROM元件，從上方的玻璃窗可看到內部的晶片，圖三是以顯微鏡將內部的晶片放大，可以看到晶片以多條銲線連接四周的接腳，這些接腳向外延伸並穿出膠體，成為晶片與外界通訊的道路。請注意圖三中有一條銲線從中斷裂，那是使用不當引發過電流而燒毀，致使晶片失去功能，這也是一般晶片遭到損毀而失效的原因之一。 圖四是常見的LED，也就是發光二極體，其內部也是一顆晶片，圖五是以顯微鏡正視LED的頂端，可從透明的膠體中隱約的看到一片方型的晶片及一條金色的銲線，若以LED二支接腳的極性來做分別，晶片是貼附在負極的腳上，經由銲線連接正極的腳。當LED通過正向電流時，晶片會發光而使LED發亮，如圖六所示。 半導體元件的製作分成兩段的製造程序，前一段是先製造元件的核心─晶片，稱為晶圓製造；後一段是將晶中片加以封裝成最後產品，稱為IC封裝製程，又可細分成晶圓切割、黏晶、銲線、封膠、印字、剪切成型等加工步驟，在本章節中將簡介這兩段的製造程序。
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：蒼山觀海
諸如電信設備、存儲模塊、光學繫統、網絡設備、服務器和基站等許多復雜繫統都采用了 FPGA 和其他需要多個電壓軌的數字 IC，這些電壓軌必須以一個特定的順序進行啟動和停機操作，否則 IC 就會遭到損壞。
上傳時間： 2014-12-24
上傳用戶：packlj
LTC3524 的 2.5V 至 6V 輸入電源範圍非常適合於那些從鋰離子電池或者多節堿性或鎳電池供電的便攜式設備。LCD 和 LED 驅動器的工作頻率均為 1.5MHz，因而允許使用纖巧、低成本的電感器和電容器。
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：zzbbqq99n
對於輸出電壓處於輸入電壓範圍之內 (這在鋰離子電池供電型應用中是一種很常見的情形) 的 DC/DC 轉換器設計，可供采用的傳統解決方案雖有不少，但迄今為止都不能令人非常滿意
上傳時間： 2013-11-19
上傳用戶：urgdil
LTC®4223 是一款符合微通信計算架構 (MicroTCA) 規範電源要求的雙通道熱插拔 (Hot Swap™) 控制器，該規範於近期得到了 PCI 工業計算機制造商組織 (PICMG) 的批準。
上傳時間： 2014-12-24
上傳用戶：我累個乖乖
PC電源測試系統chroma8000簡介
上傳時間： 2013-11-08
上傳用戶：xiehao13
用七個led小燈模擬骰子
上傳時間： 2013-11-16
上傳用戶：lty6899826
摘要:為解決基于單片機的電子提花機所面臨的問題,提出一種新的基于單片機W78E516B的嵌入式提花機控制器,包括硬件電路和單片機軟件.分析了控制器實際中遇到的及可能遇到的技術問題,提出相應的對策.用盤代替軟盤輸入花樣數據,解決了花樣緯數受限制的實際問題.控制器實現了意外停機保護功能,且意外停機后可以快速恢復生產,文件管理系統經過反復拷貝刪除也不會產生碎片.經在多家工廠運行,結果表明使用該控制器的提花機動作簡潔、準確.關鍵詞:提花機;控制器;單片機;USB;文件管理
上傳時間： 2013-11-11
上傳用戶：banyou
摘要:本文設計的提花機控制系統將織物花型設計從軟盤傳輸到提花機，彌補了提花機由紙板提供數據輸入的不足。本文介紹了該控制系統的軟、硬件設計，并給出幾種提高系統可靠性的措施關鍵詞:提花機控制系統，軟盤，可靠性
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：hanwu
提出了一種改進的LSM-ALSM子空間模式識別方法，將LSM的旋轉策略引入ALSM，使子空間之間互不關聯的情況得到改善，提高了ALSM對相似樣本的區分能力。討論中以性能函數代替經驗函數來確定拒識規則的參數，實現了識別率、誤識率與拒識率之間的最佳平衡；通過對有限字符集的實驗結果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分類器的識別率和可靠性。關 鍵 詞 學習子空間; 性能函數; 散布矩陣; 最小描述長度在子空間模式識別方法中，一個線性子空間代表一個模式類別，該子空間由反映類別本質的一組特征矢量張成，分類器根據輸入樣本在各子空間上的投影長度將其歸為相應的類別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關矩陣的部分特征向量來構造子空間，實現了特征信息的壓縮，但對樣本的利用為一次性，不能根據分類結果進行調整和學習，對樣本信息的利用不充分；學習子空間方法(Leaning Subspace Method, LSM)通過旋轉子空間來拉大樣本所屬類別與最近鄰類別的距離，以此提高分類能力，但對樣本的訓練順序敏感，同一樣本訓練的順序不同對子空間構造的影響就不同；平均學習子空間算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代訓練過程中，用錯誤分類的樣本去調整散布矩陣，訓練結果與樣本輸入順序無關，所有樣本平均參與訓練，其不足之處是各模式的子空間之間相互獨立。針對以上問題，本文提出一種改進的子空間模式識別方法。子空間模式識別的基本原理1.1 子空間的分類規則子空間模式識別方法的每一類別由一個子空間表示，子空間分類器的基本分類規則是按矢量在各子空間上的投影長度大小，將樣本歸類到最大長度所對應的類別，在類x()iω的子空間上投影長度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函數稱為分類函數；為子空間基矢量。兩類的分類情況如圖1所示。
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：熊少鋒
