消费电子
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Sallen-Key滤波器与三角波-方波振荡器
在电子电路设计中，Sallen-Key滤波器和三角波-方波振荡器是两种重要的电路模块，广泛应用于信号处理、通信系统、音频设备及测试仪器等领域。
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二阶低通滤波器：原理、设计与应用
低通滤波器(Low-Pass Filter, LPF)允许低频信号通过而抑制高频信号，广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统及控制系统中。
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PCB设计技巧：从布局到布线的全面指南
本文系统总结PCB设计的关键技巧，涵盖布局、布线、层叠设计、信号完整性及成本优化等方面，帮助设计师提升效率与质量。
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电磁辐射耦合：原理、影响与抑制策略
在电子设备日益普及的今天，电磁辐射耦合已成为影响系统稳定性和可靠性的关键因素。
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抑制共模噪声：原理、方法与系统化解决方案
在电子系统设计中，共模噪声(Common-Mode Noise)是影响信号完整性和系统可靠性的主要干扰源之一。
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电感器(Inductor)是能够把电能转化为磁能而存储起来的元件
电感器(Inductor)是能够把电能转化为磁能而存储起来的元件。电感器的结构类似于变压器，但只有一个绕组。电感器具有一定的电感，它只阻碍电流的变化。
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准谐振（QR）技术：原理、应用与设计挑战
在当今的电子设备中，电源管理单元(SMPS)扮演着至关重要的角色，它们负责将输入电压转换为设备所需的稳定电压。
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在电子设备中，DC-DC转换：原理、类型与应用
在电子设备中，电源管理是确保系统稳定运行的核心环节。DC-DC转换作为电源管理的关键技术，广泛应用于从家用电器到工业设备的各个领域。
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以数智绿融新范式铺就高质量发展新路径
实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，而数字化理念的全面渗透，则为这场变革注入了精准高效的技术动能。在高质量发展成为时代核心命题的当下，践行数字化理念与双碳战略并非简单叠加，而是要构建深度融合的发展新范式，以数智赋能绿色转型，以低碳引领数字升级，在双向赋能中培育绿色生产力，开辟可持续发展的新境界。
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小芯片大能量｜纳祥科技2K*4K30HZ HDMI切换器NX3302，撬动家庭与企业视频切换市场
纳祥科技NX3302是3端口HDMI/DVI视频切换器，基于HDMI 1.4和DVI 1.0规范的高分辨率视频网络。多个HDMI/DVI端口允许用户将各种HDMI/DVI信号源连接到他们的HDTV。 在性能上，NX3302可以兼容替代LT8631UX。
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从单芯片到芯片组：Chiplet如何让物联网设备实现“功能按需叠加”？
物联网设备的演进正面临双重挑战：一方面，智能家居、工业互联网、智慧城市等场景对设备功能的需求日益多样化，从简单的温湿度监测到复杂的AI视觉识别，功能跨度超过三个数量级;另一方面，单芯片集成方案在成本、功耗、开发周期上逐渐显露出局限性，一颗支持多模通信、边缘计算、安全加密的全功能芯片，其流片成本可能突破千万美元。Chiplet(芯粒)技术通过模块化设计理念，将单一芯片拆解为多个功能独立的芯粒，再通过先进封装技术实现灵活组合，为物联网设备的功能定制化提供了革命性解决方案。
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Chiplet重构物联网终端：如何用“乐高式”芯片组破解低功耗与算力矛盾？
当智能家居设备在清晨自动调节室温，当工业传感器在千米矿井下实时传输数据，当可穿戴设备在运动中精准监测心率——物联网的浪潮正以“润物细无声”的方式渗透至人类生活的每个角落。然而，这场变革背后，一场关于芯片的“无声战争”早已打响：终端设备既需要强大的算力支撑AI推理、边缘计算，又必须将功耗压缩至毫瓦级以延长电池寿命;既需集成多种传感器、通信模块，又需控制成本以实现规模化部署。在这场“既要、又要、还要”的极限挑战中，Chiplet(芯粒)技术如同一把“魔法钥匙”，正以“乐高式”的模块化设计，为物联网终端开辟出一条兼顾低功耗与高算力的新路径。
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柔性PCB与微型电池集成，AI眼镜轻量化设计的PCB层压工艺与能量密度优化
在智能穿戴设备领域，AI眼镜的轻量化设计已成为突破用户体验瓶颈的核心命题。其核心挑战在于如何在有限空间内实现高密度电路集成与微型电池的协同优化，同时满足机械柔韧性与能源效率的双重需求。柔性印刷电路板(FPC)与微型固态电池的集成技术，结合多层PCB层压工艺创新与能量密度优化策略，正推动AI眼镜向更轻薄、更耐用的方向演进。
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AI眼镜开发者生态构建：SDK工具链的API设计原则与第三方应用接入效率提升策略
在智能穿戴设备市场年增长率达18.7%的当下，AI眼镜开发者生态的繁荣程度已成为衡量产业成熟度的关键指标。某头部厂商的开发者平台数据显示，采用标准化SDK工具链的应用开发周期较传统模式缩短62%，第三方应用接入效率提升3.8倍。这种效率跃升的背后，是API设计原则与生态构建策略的深度耦合，它们共同塑造着AI眼镜从硬件创新到场景落地的完整价值链。
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AI驱动的IoT传感器校准：环境温湿度交叉敏感补偿的LSTM时序模型优化
环境温湿度传感器的精度直接影响着微气候调控、能源管理、农业监测等关键系统的可靠性。然而，传感器在复杂环境中的交叉敏感效应(如湿度对温度测量的干扰)以及长期漂移问题，导致传统校准方法难以满足动态场景的需求。AI驱动的LSTM时序模型通过捕捉温湿度数据的长期依赖关系，结合物联网边缘计算与自适应补偿算法，为传感器校准提供了突破性解决方案。
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