那么我們可以進行如下計算：1，輸出電流Iout=Pout/Udc=600/400=1.5A2，最大輸入功率Pin=Pout/η=600/0.92=652W3，輸入電流最大有效值Iinrmsmax=Pin/Umin=652/85=7.67A4，那么輸入電流有效值峰值為Iinrmsmax*1.414=10.85A5，高頻紋波電流取輸入電流峰值的20%，那么Ihf=0.2*Iinrmsmax=0.2*10.85=2.17A6，那么輸入電感電流最大峰值為：ILpk=Iinrmsmax+0.5*Ihf=10.85+0.5*2.17=11.94A7，那么升壓電感最小值為Lmin=(0.25*Uout)/(Ihf*fs)=(0.25*400)/(2.17*65KHz)=709uH8，輸出電容最小值為：Cmin=Iout/(3.14*2*fac*Voutp-p)=1.5/(3.14*2*50*10)=477.7uF，實際電路中還要考慮hold up時間，所以電容容量可能需要重新按照hold up的時間要求來重新計算。實際的電路中，我用了1320uF，4只330uF的并聯(lián)。
標簽： 變壓器
上傳時間： 2021-12-04
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對於許多電子子繫統(tǒng)而言，比如：VFD (真空熒光顯示屏)、TFT-LCD、GPS 或 DSL 應用，僅采用一個簡單的降壓或升壓型 DC/DC 轉換器並不能滿足其要求
上傳時間： 2014-12-24
上傳用戶：nostopper
在室內環(huán)境中可結合式子母機器人系統(tǒng)，子機為一多功能平臺，可放置各種家庭所需之設備，而母機為一輪式機器人，經(jīng)由兩者的結合，可提供高機動性與多功能的服務。在結合的技術面，傳統(tǒng)的吸塵器機器人與充電站之間的導航系統(tǒng)使用紅外線感測作為依據(jù)，當兩者間有障礙物阻擋時，紅外線感測器導航系統(tǒng)將會失效。因此本系統(tǒng)利用聲源方向做為機器人決定移動方向的依據(jù)，由於聲波傳遞的特性，即使在有障礙物的情況下，依然可以有效地偵測。此外，在移動的過程中，本系統(tǒng)利用光流偵測法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔；若發(fā)現(xiàn)前方有障礙物，則啟動避障策略，用有效的方式繼續(xù)往目標移動。最後，當母機接近子機時，可根據(jù)多種紅外線感測器資訊進行子母機器人的結合，結合成功後，母機將可搭載子機成為一自由行動之機器人。
標簽： 系統(tǒng)
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：mhp0114
雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統(tǒng)中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個信號調理放大器，但並不是完全獨立。它仍舊需要重要的支持電路，包括一個高電壓、低噪聲電源和一個用於指示信號強度的精準電流監(jiān)視器
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：zhangyigenius
一直以來， 電子電路斷路器( E C B ) 都是由一個MOSFET、一個 MOSFET 控制器和一個電流檢測電阻器所組成的。
上傳時間： 2013-10-18
上傳用戶：qwerasdf
LTM®4616 是一款雙路輸入、雙路輸出 DC/DC μModule™ 穩(wěn)壓器，采用 15mm x 15mm x 2.8mm LGA 表面貼裝型封裝。由於開關控制器、MOSFET、電感器和其他支持元件均被集成在纖巧型封裝之內，因此只需少量的外部元件。
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
經(jīng)由改變外部閘極電阻(gate resistors)或增加一個跨在汲極(drain)和源極(source)的小電容來調整MOSFET的di/dt和dv/dt，去觀察它們如何對EMI產生影響。然後我們可了解到如何在效率和EMI之間取得平衡。我們拿一個有著單組輸出+12V/4.1A及初級側MOSFET AOTF11C60 (αMOSII/11A/600V/TO220F) 的50W電源轉接器(adapter)來做傳導性及輻射性EMI測試。
上傳時間： 2014-09-08
上傳用戶：swing
具備處理外部模擬信號功能是很多電子設備的基本要求。為了將模擬信號轉換為數(shù)字信 號，就需要藉助A/D 轉換器。將A/D 功能和MCU 整合在一起，就可減少電路的元件數(shù)量和 電路板的空間使用。 HT45F23 微控制器內建6 通道，12 位解析度的A/D 轉換器。在本應用說明中，將介紹如何 使用HT45F23 微控制器的A/D 功能。
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：nostopper
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(lián)的情況得到改善，提高了ALSM對相似樣本的區(qū)分能力。討論中以性能函數(shù)代替經(jīng)驗函數(shù)來確定拒識規(guī)則的參數(shù)，實現(xiàn)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(shù); 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(jù)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(xiàn)了特征信息的壓縮，但對樣本的利用為一次性，不能根據(jù)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(guī)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(guī)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(shù)稱為分類函數(shù)；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
《C++ 程式語言經(jīng)典本》，The C++ Programming Language, 3rd edition 中譯本的序、 第一章、 第二章、 第三章、 附錄Ｂ的電子檔 此處採用的是由華康科技 所開發(fā)的 DynaDoc 格式。 內附DynaDoc 閱覽器
標簽： 程式
上傳時間： 2014-12-06
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