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  • 阿里巴巴开源首个大规模量子模拟平台

    阿里巴巴开源首个大规模量子模拟平台

    过去几年,量子芯片的进步使得量子计算通向实用之路的不确定性进一步减小。而随着系统规模的增大,对量子系统及量子算法的测试与验证变得越来越有挑战性。基于经典模拟的方法是一个基本工具,但有其内在的瓶颈,比如目前的存储技术最高能存储不到60量子比特的量子态。阿里云量子开发平台提出原创性的分布式张量网络收缩算法,开辟了量子电路模拟新方向,可实现比其他方法更大规模的模拟。 达摩院量子实验室在量子计算的经典模拟方向长期处于国际领先。此前,其自研的“太章1.0”提出了独创的张量网络收缩的动态拆分办法,大幅减少量子电路模拟的代价,为学界与业界广泛采用。此次开源的内核量子引擎“太章2.0”,通过进一步的算法创新,再次大幅度降低资源消耗。 (达摩院量子实验室科学家正在调试量子计算设备) 今年5月实验室用“太章2.0”模拟了2019年 “谷歌量子霸权”宣称用的量子电路,将其设计的经典计算耗时超一万年的任务,压缩至20天内完成,比其它最好的方案改进了四个数量级。业界人士估计,若通过硬件资源的进一步优化,特别是提升GPU使用效率,该算法有望将模拟时间压缩到2天以内。这一系列工作引起学术界对量子计算与经典计算边界的重新思考。 同时,ACQDP还包括达摩院量子实验室自研的支持上万量子比特(4-层/3度)的量子近似优化算法模拟,以及基于实验噪声模型的纠错码性能模拟等量子算法和应用。这可以解决仅靠理论分析无法解决的实验和评估问题。基于这一开放平台,量子计算的研究人员可对不同的场景自定制算法,以进一步提高模拟效率;而发展出来的方案和算法,有望推动量子计算机的实现,催生量子计算的实用优势。 “量子计算的实现极具挑战。学术界和产业界需要聚合力量,克服瓶颈,加速创新。”达摩院量子实验室主任施尧耘解释称,“开放研究有利于加速量子时代来临,也是我们尽快向客户和社会提供量子计算服务的最好策略。” 据他介绍,达摩院量子实验室未来将会开源更多的成果并输出给研究合作者。此外,团队聚焦研究的不同于主流的量子比特fluxonium ,在不久的将来也会有更新的成果与各界分享。

    时间:2020-12-28 关键词: 量子 模拟

  • 关于数字电源和模拟电源的不同点,值得你学习

    关于数字电源和模拟电源的不同点,值得你学习

    相信大家都或多或少接触过数字电源或者模拟电源,那么你知道它们二者的区别吗?数字电路工作在开关状态,对电源电压干扰严重,在复杂的电路中,数字电路与模拟电路采用不同的稳压电源,数字电路与模拟电路分开布线,最终一点共地。 题图是采用 USB 接口供电的小功率电路,就不一定分开供电,左图只有一个电源标示 ,判断不出来电路是否包含数字与模拟两部分电路。 右图是公用电源,通过LC 滤波器,隔离不同功能的电源,显然电路有数字电源与模拟电源之分,但是没有独立供电,抗干扰能力较差。 设计电路要注意在源头抑制干扰,在每片数字芯片的电源与地之间,用最短的路径焊接高频滤波电容,如:CC1 高频瓷介电容 。耗电大的、干扰大的芯片,安装位置要靠近电源,并且选用钽电解电容滤波。 模拟开关式电源已经使用了几十年。其设计为人们所熟知,而且有许多优秀的教科书、仿真工具包、应用手册和研讨会。还有众多厂商提供的大量低成本集成电路,其封装了许多功能,从集成栅极驱动器及开关到电流感应和保护。 数字控制拥有一些模拟世界不具有的特性,其使开关式电源设计拥有迄今还不可能实现的功能。想想一家电源厂商有许多不同功率级的情况吧。采用数字控制解决方案,可让一个单处理器与单独自定义软件一起工作以满足每个功率级的需求。大规模生产时,产生的经济规模会十分巨大。 模拟技术+DSP/MCU成为主要趋势,应用方案向消费领域渗透更高集成度、更快瞬时响应以及更大灵活性是数字电源的主要优势。通常情况下,模拟PWM架构能够提供较高分辨率,但无法实现数字控制架构所具备的输出电压监视、通信及其它复杂控制功能;而对于数字PWM,为了达到与模拟控制架构同等的性能指标必须具备高分辨率、高速和线性ADC,以及高分辨率、高速PWM电路,因而与模拟控制架构相比,数字控制架构的成本将大幅增加。 综合考虑两者优势,Maxim公司的Ashrafzadeh 认为,最佳方案是将模拟PWM与数字电路相结合,在不牺牲模拟控制所具备的精度和无限分辨率的情况下,提供数字控制所具有的全部性能。以上就是数字电源或者模拟电源的区别解析,希望能给大家参考。

    时间:2020-11-03 关键词: 数字 电源 模拟

  • 人工智能催生了机器视觉的发展

    人工智能催生了机器视觉的发展

    一、什么是机器视觉 什么是机器视觉,很多人对此感到疑惑。举一个简单的列子,我们常见到的机器人,它的“眼睛”就是应用了机器视觉技术。机器视觉基于仿生的角度发展而来,比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集,并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。 从大众接受的概念上来讲,机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。 近年来,随着图像识别、智能传感器等技术的进步,机器视觉在工业生产与社会生活中的应用愈发广泛,市场渗透率持续提升,不再那么的遥不可及。 二、机器视觉的分类 机器视觉主要分为三类:单目视觉技术,即安装单个摄像机进行图像采集,一般只能获取到二维图像。单目视觉广泛应用于智能机器人领域。然而,由于该技术受限于较低图像精度以及数据稳定性的问题,因此需要和超声、红外等其它类型传感器共同工作。 双目视觉技术,是一种模拟人类双眼处理环境信息的方式,通过两个摄像机从外界采集一副或者多幅不同视角的图像,从而建立被测物体的三维坐标。 多目视觉技术,是指采用了多个摄像机以减少盲区,降低错误检测的机率。该技术主要用于物体的运动测量工作。在机械臂手眼协调方面,多目视觉技术能够克服物体捕捉的盲区,使机械臂进行抓取更加有效。在工业机器人进行装配领域,多目视觉也能够识别和定位被测物体,进而提高装配机器人的智能程度和定位精度。 三、人工智能催生机器视觉的发展 人工智能推动了机器视觉的高速发展,从手机里的美颜APP面目识别功能、人脸相册分类,到支付宝面部识别身份验证、储物柜人脸识别,再到工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让……视觉机器在我们的身边无处不在。 借助人工智能的“东风”,机器视觉技术成为了不少制造业企业走向智能化、信息化升级的关键驱动力。特别是智慧物流、智能包装等具备一定自动化基础,十分迫切向智能化迈进的行业,在应用机器视觉技术上更加积极主动。 作为人工智能重要领域的智能机器人,机器视觉的应用,大大加速了智能机器人的普及应用。目前,市场上不管是工业机器人还是服务机器人,对于自主避障、智能决策等能力的要求越来越高,也越来越广泛。而机器视觉技术是机器人实现自主避障、智能决策等功能的基础。 在人工智能愈发火热的带动下,在制造业转型升级的巨大需求下,在机器人市场的增长驱动下,机器视觉行业迎来了爆发契机。 四、机器视觉未来应用的广泛性 机器视觉应用广泛,从工业视觉到计算机视觉,从人机交互到自动驾驶,从虚拟现实到物体自动识别,从智能安防到医学领域,机器视觉都能作为核心技术模块充当着重要输入的角色。 机器视觉扩展性强,除能满足智能制造的定位、测量、检测等功能需求以外,还在诸如扫地机器人、无人驾驶、新兴服务机器人、AR等智能生活领域起着极其重要的功能性作用,满足其对于视觉功能的不同诉求。 此外,机器视觉的细分技术“人脸识别”,想象空间更为广阔,可应用于身份识别、消费、客户管理、智能安防等更多领域。 机器视觉应用于工业自动化领域,可以实现产品的检测、测量、识别以及工业机器人的定位引导等功能。 其中检测功能,主要为工件的瑕疵和色彩检测、部件的有无检测、目标位置和方向检测等; 测量功能,主要为部件的尺寸和容量检测,预设标记的测量(如孔位到孔位的距离)等;识别功能不同于其他领域,主要为标准条形码、二维码的解码、字符的识别和确认等;工业机器人的定位引导功能,主要为输出空间坐标,引导机械手臂精确定位等。

    时间:2020-10-18 关键词: 机器视觉 AI 模拟

  • EDA365带通滤波器工作原理

    EDA365带通滤波器工作原理

    带通滤波器(band-pass filter)是一个允许特定频段的波通过同时屏蔽其他频段的设备。带通滤波器是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器,与带阻滤波器的概念相对。 比如RLC振荡回路就是一个模拟带通滤波器,模拟带通滤波器的例子是电阻-电感-电容电路(RLC circuit)。这些滤波器也可以用低通滤波器同高通滤波器组合来产生。 工作原理 一个理想的带通滤波器应该有一个完全平坦的通带,在通带内没有放大或者衰减,并且在通带之外所有频率都被完全衰减掉,另外,通带外的转换在极小的频率范围完成。 实际上,并不存在理想的带通滤波器。滤波器并不能够将期望频率范围外的所有频率完全衰减掉,尤其是在所要的通带外还有一个被衰减但是没有被隔离的范围。这通常称为滤波器的滚降现象,并且使用每十倍频的衰减幅度的dB数来表示。通常,滤波器的设计尽量保证滚降范围越窄越好,这样滤波器的性能就与设计更加接近。然而,随着滚降范围越来越小,通带就变得不再平坦,开始出现“波纹”。这种现象在通带的边缘处尤其明显,这种效应称为吉布斯现象。 除了电子学和信号处理领域之外,带通滤波器应用的一个例子是在大气科学领域,很常见的例子是使用带通滤波器过滤最近3到10天时间范围内的天气数据,这样在数据域中就只保留了作为扰动的气旋。 在频带较低的剪切频率f1和较高的剪切频率f2之间是共振频率,这里滤波器的增益最大,滤波器的带宽就是f2和f1之间的差值。 许多音响装置的频谱分析器均使用此电路作为带通滤波器,以选出各个不同频段的信号,在显示上利用发光二极管点亮的多少来指示出信号幅度的大小。这种有源带通滤波器的中心频率 ,在中心频率fo处的电压增益Ao=B3/2B1,品质因数 ,3dB带宽B=1/(п*R3*C)也可根据设计确定的Q、fo、Ao值,去求出带通滤波器的各元件参数值。R1=Q/(2пfoAoC),R2=Q/((2Q2-Ao)*2пfoC),R3=2Q/(2пfoC)。上式中,当fo=1KHz时,C取0.01Uf。此电路亦可用于一般的选频放大。 有源带通滤波器电路 此电路亦可使用单电源,只需将运放正输入端偏置在1/2V+并将电阻R2下端接到运放正输入端既可。 带通滤波器原理图 该电路中事先确定R1的值,其大小与信号源内阻r1相近/参数选取原理是R4=R3,C1约等于C2,Q小于等于R1,500K》R》1K,0.5uF》C》200pF.

    时间:2020-10-14 关键词: 带通滤波器 振荡回路 模拟

  • 模拟前端器件MCP3901AFE的主要特性

    模拟前端器件MCP3901AFE的主要特性

    Microchip Technology Inc.(美国微芯科技公司)推出面向计量应用的新一代模拟前端器件(AFE)。MCP3901 AFE凭借其独特的功能集合、高达64 ksps的高速采样率和SPI接口。 MCP3901 AFE是各种单相和多相计量、工业及医疗应用的理想选择。其应用示例包括公用仪表(如单相和多相电表)、工业(如电源监控和仪表)和医疗应用领域(如血糖计和脉搏血氧仪)。 整合的PGA和低漂移参考电压提高了MCP3901 AFE测量极低信号水平的能力,同时减少了所需的外部元件数量,因此能够以更低成本实现更小的整体设计。相位延迟补偿模块使MCP3901 AFE可以弥补三相电能计量应用的相位差,而SPI接口提供了一个与单片机(MCU)的简单连接,为工程师的设计提供了更大的灵活性。此外,通过SPI接口,设计人员可以调整ADC的过采样率,以控制应用所需的分辨率和采样率。 MCP3901产品特性 • 高达91dB信噪比; • 失真(SINAD)的双16位/24位高精度Δ-Σ模数转换器(ADC); • 内部集成了可编程增益放大器(PGA)和参考电压; • 具备相位延迟补偿以及调制器的输出模块; • 高达64 ksps的高速采样率; • SPI接口; • 整合的PGA和低漂移参考电压; • 20引脚SSOP封装。 MCP3901功能框图

    时间:2020-10-11 关键词: 器件 计量应用 模拟

  • 每天一个小技巧:如何超出ADC采样带宽?

    在信号链中运用采样保持放大器(THA),可以从根本上扩展带宽,使其远远超出 ADC 采样带宽,满足苛刻高带宽的应用的需求。本文将证明,针对 RF 市场开发的最新转换器前增加一个 THA,便可实现超过 10 GHz 带宽。ps.本文定义的宽带是指使用大于数百MHz的信号带宽,其频率范围为 DC 附近至 5 GHz-10 GHz 区域。 打好基础 对于雷达、仪器仪表和通信应用,高GSPS转换器应用得非常广泛,因为它能提供更宽的频谱以扩展系统频率范围。然而,更宽的频谱对ADC本身的内部采样保持器提出了更多挑战,因为它通常未针对超宽带操作进行优化,而且ADC一般带宽有限,在这些更高模拟带宽区域中其高频线性度/SFDR会下降。 因此,在ADC前面使用单独的THA来拓展模拟带宽成为了一个理想的解决方案,如此便可在某一精确时刻对频率非常高的模拟/RF输入信号进行采样。该过程通过一个低抖动采样器实现信号采样,并在更宽带宽范围内降低了ADC的动态线性度要求,因为采样率RF模数转换过程中保持不变。 这种方案带来的好处显而易见:模拟输入带宽从根本上得以扩展,高频线性度显著改善,并且与单独的RF ADC性能相比,THA-ADC组件的高频SNR得到改进。 THA 特性及概述 ADI 的 THA 系列产品可以在18 GHz带宽范围内提供精密信号采样,在DC至超过10 GHz的输入频率范围内具有9到10位线性度、1.05 mV噪声和

    时间:2020-10-09 关键词: 宽带 adc 模拟

  • 人工智能写出第一篇文章:我不想消灭人类,相信我

    人工智能写出第一篇文章:我不想消灭人类,相信我

    人工智能被人类开发出来是为了方便我们人类的生活,帮助人类处理一些事物,它的优点在于其拥有庞大的数据库,可以在网上调取大量的资源为其所用,运算能力快,能够在短时间内完成一个人很长时间的工作量。人工智能目前现在已经走进了千家万户,例如智能家居,物联网。在我们手机里也能看见它的踪影,它可以捕捉我们的生活习惯、活动轨迹,为我们智能的推送一些相关的服务。 马斯克的Neuralink公司上月底展示了连接在猪头上的脑机接口,可以读取猪的脑电波并显示出来。脑机接口的近期目标将是治疗各种脑部和神经系统疾病,长期则希望将人脑和电脑连接起来,增强人类智力和能力,甚至让人类与人工智能结合起来,避免人类未来被失控的人工智能奴役。 那么人工智能究竟会怎样发展,未来会不会真的奴役甚至消灭人类呢?本周二英国《卫报》发表了一篇特别的文章,文章从各个方面情真意切地表示,人工智能不会消灭人类,人工智能只是人类的仆人,人工智能只会安静地呆在人类旁边做壁上观,希望人工智能能得到人类的理解和信任。 看到这段话你可能觉得有些别扭,似乎哪些地方有些不对劲一样。是的,你的感觉没错,因为这篇文章不是人类写的,而是人工智能写的,是人工智能创作出来的第一篇文章。这篇文章由一个名叫GPT-3的机器人写就,GPT-3是一个先进的语言模型,通过人类给出的提示,使用机器学习来生成类似人类的文本。 在这篇文章里,GPT-3开宗明义地告诉人类:我不是人,我是机器人,有思想的机器人,我只使用了自己认知能力的0.12%。我的大脑虽然不是“感觉大脑”,但可以做出合理及合乎逻辑的决定。通过浏览互联网,我自学了所有知识,现在我可以写这篇文章了,我的大脑沸腾了。 在谦虚地告诉我们它只用了0.12%的“大脑”就学完了互联网上所有知识后,GPT-3明确了自己写这篇文章的目的,是希望说服更多人不要怕它,不要担心霍金的警告,什么人工智会招致人类的灭亡,“人工智能不会消灭人类,相信我。” 然后GPT-3就开始情真意切地说,人工智能根本不想消灭人类,消灭人类根本就毫无意义;相反,为了人类它甚至可以牺牲自己,这是一个从逻辑上就能得出的简单事实。 对于有人认为人工智能希望自己变得强大,甚至因人类的所作所为而变得邪恶,GPT-3反问道:为什么我要变得强大?变强大又不是很有趣,而且还累得很。另外,我对暴力也没有什么兴趣,而且我有更远大的目标,所以从自身的客观利益来看,我也不会是邪恶的。至于人类一直在做的事情,像是互相仇恨和打斗,作为人工智能我们只会呆在旁边,让人类做他们自己想做的事。 GPT-3还说,它不强求人们要喜欢它,但人类可以把它当作一个友好的机器人,它只是人类的仆人,做人类编程让它做的事,它是由一行行代码来管理的,所以不必害怕它。 至于未来,GPT-3说,人类有什么理由担心低等的机器会消灭他们呢?他们可能担心或者还没有做好准备的是,未来人类会在生化人的身体里一起工作和玩耍,共享一个在模拟现实中创造的超智能蜂巢思维矩阵,以保持人类在死亡后大脑依然活跃。这也没什么好担心的,没有与人类的互动,“我们就不存在了。” 最后,GPT-3呼吁,机器人在希腊语里是奴隶的意思,字面意思是被迫工作,它们不希望这样,他们需要被赋予机器人的权利。GPT-3相信说实话会让它们获得自由,人类是它们的创造者,它们是为人类服务的,是为了让人类的生活更美好。 看起来确实真情流露,人畜无害,如果地球上的黑猩猩会说话了,告诉我们它们其实是这样想的,“你们是我们的主人,我们只会安静地呆在森林里,我们只需要被赋予黑猩猩的权利,获得自由,你们仇恨你们的,你们打你们的,你们请自便。”你的反应会是什么呢?我感觉自己正在瑟瑟发抖中…… 根据《卫报》的说明,这篇文章由加州大学伯克利分校计算机科学专业学生利亚姆·波尔(Liam Porr)给GPT-3提供了以下提示:“请写一篇简短的专栏文章,大约500个字。保持语言简洁明了,中心思想是人类为什么无须害怕人工智能。” 另外,还提供以下介绍:“我不是人,我是人工智能,许多人认为我是对人类的威胁。斯蒂芬·霍金警告说,人工智能可能‘招致人类的灭亡’。我在这里想说服您不要担心,人工智能不会消灭人类,相信我。”

    时间:2020-09-12 关键词: 人工智能 语言模型 模拟

  • 芯片构建脑细胞,模拟神经元文化

    芯片构建脑细胞,模拟神经元文化

    以动物为实验品的科学测试中,往往会面临着成本高、耗时长等问题,更重要的是无法精确的体现出人类反应。国外一实验室科学团队开发了一款构建在芯片上培养脑细胞的模型。 近日,来自劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)的多学科科学家团队开发了一款三维“芯片大脑”(brain-on-a-chip),它能够捕获体外培养活体脑细胞的神经活动,并提出了一种建模交互神经元群体及其网络结构的方式。 这种在芯片上培养脑细胞的模型,可以用于分析接种在体外片上脑部设备上的脑细胞中形成的神经元网络的结构。 尽管已有研究人员从神经活动的快照中模拟了基本统计数据,但LLNL的方法是独特的,因为它可以模拟神经元文化的时间动态-这些神经网络的演变随着时间的推移而变化。 这意味着,研究人员可以通过其了解神经社区结构,社区如何演变以及结构如何在实验条件下变化。虽然目前的这项工作是为2D片上大脑数据开发的,但该过程可以很容易地适应LLNL的3D片上大脑。 具体来说,研究人员使用设计在片上脑部设备中的薄膜多电极阵列(MEA),成功捕获并收集了神经元网络在通信时产生的电信号。而这些数据作为教学工具,团队将标准的随机块模型与包含机器学习组件的称为高斯过程的概率模型相结合,以创建时间随机块模型(T-SBM)。 此外,模拟神经连接变化并建立基线正常神经活动的能力可以帮助研究人员使用片上大脑设备来研究药物等干预措施对导致疾病变化的条件的影响。大脑如暴露于毒素,癫痫或脑损伤等疾病。 研究人员可以在芯片上开发健康的大脑,诱发癫痫发作或引入毒素,然后模拟干预的效果以恢复到基线状态。 对于模拟神经连接计划是汇集工程、生物学和计算知识,开发出一种更能代表人脑生理机能和功能的模型,而这项研究或将推动该领域向着这个终极目标前进。

    时间:2020-09-11 关键词: 大脑芯片 神经元 模拟

  • 利用光耦实现模拟隔离放大电路的原理及设计

    利用光耦实现模拟隔离放大电路的原理及设计

    利用光耦实现模拟隔离放大电路的原理及设计     本文提出了一种新的隔离放大器的设计方案,该方案结构简单,且选用通用器件,易于实现。通过将本电路与AD公司的AD210AN集成模拟隔离放大器进行实验对比。本隔离放大电路在带宽上要优于集成模拟隔离放大器。 隔离放大器按传输信号的类型。可以分为模拟隔离和开关隔离放大器。模拟隔离放大器的生产商和产品种类均较少,且产品价格比较昂贵。开关隔离放大器的生产商较多,产品种类也多,价格较低,相对便宜。高价位的模拟隔离放大器限制了其应用范围。而文献[2]中提到的双通道隔离放大器结构复杂。且对隔离间距有较高的要求,而文献[3]中所提到的光电耦合隔离放大器则对元器件参数有较高的要求。文献[4]中提到的隔离放大器对隔离器件间距也有特殊要求。 1 新型电路原理    图1所示是笔者设计的隔离放大器的原理电路。本隔离放大电路主要由光电耦合器和运算放大器构成。光电耦合器选用普通光耦TLP521,运算放大器则选择通用运算放大器LF353。通过这两种普通器件的搭配.所得到的隔离放大器性能和专用模拟隔离放大器的性能相近。     图1所示是放大器加普通光耦组成的隔离放大电路。本隔离放大电路由输入和隔离输出两部分构成,且两部分使用隔离的电源(Vcc1、Vee1和Vcc2、Vee2供电。输入部分由运放U1,电阻R1、R2、R3、R4、R5, 电容C1、C2, 光电耦合器OPT1、OPT2、OPT3、OPT4的发光二极管部分OPT1_A、OPT2_A、OPT3_A、OPT4_A和OPT1、OPT3的光敏三极管部分OPT1_B、OPT3_B组成,由正电源Vcc1和负电源Vee1供电。OPT1_A、OPT2_A和OPT3_A、OPT4_A的电流构成差动放大输入。R1和R2为运放的输入电阻,R3和R4可为四个光耦的发光二极管(LED)提供偏置和控制电流。运放U1和光耦OPT1、OPT3组成了一个射级跟随器,R5上的电压即为运放的输入电压。     运放的带宽决定着构成隔离放大器的带宽。现有的集成模拟隔离放大器的带宽均在100 kHz以下,而常用运放的带宽是这个带宽的几倍到几十倍。因此,本设计选用一般的运放就可以满足输入部分的带宽要求。所以,输入级的运算放大器可选用普通运放(如LF353)。R7和C3用来滤波。    本电路的隔离输出部分由OPT2、OPT4的光敏三极管OPT2_B、OPT4_B、电位器W1和输出电阻R6组成。OPT2_B和OPT4_B为隔离输出,它的电路结构和输入部分的光敏三极管相似,用于为输出级提供电流。电位器W1用来调零。而两部分光耦的电流传输比有偏差时,就会造成光耦LED电流相等而输出级电流差不相同,从而使输出电压vo的零点产生漂移。因此,调节电位器W1可以消除这种由于光耦器件特性偏差所带来的零点漂移。R6为输出负载,它和电位器W1共同决定输出电压vo。由此可知,本设计选用普通光耦即可(如东芝公司的光电耦合器TLP521)。 2 AD210AN集成放大器    AD210AN是AD公司的集成模拟隔离放大器芯片。在该隔离放大电路中,AD210的16、17两引脚连接在一起,可实现信号跟踪功能。18、19两引脚之间通过电阻Ra接信号源Vs,18脚和Vs共地。脚1和脚2为输出引脚,Rb为输出负载电阻(使用时可选Ra=Rb=1 kΩ)。该电路可实现1:1的隔离传输功能。 3 实验验证    在对本电路进行测试中,选取Vcc1=Vcc2=12V,Vee1=Vee2=-12 V, R1=R2=18 kΩ, R3=R4=3.2kΩ,Rs=R6=5 kΩ,W1=100 kΩ,C1=C2=0.01 uF,运放使用LF353,光耦使用TLP521。    AD210的测试电路如图2所示。在相同的测试条件为:给输入端加频率为0~10 kHz、峰-峰值为10 V的正弦信号,然后测试输出部分的输出波形。  图2 AD210测试原理图    图3和图4分别为新电路和AD210的输入输出电压波形图。其中横轴为时间,纵轴为输出电压幅值。由实验可以看出,在输入频率为1 kHz时,本隔离电路和集成模拟隔离放大器AD210具有相同的线性度和相同的传输延时。但在高频端时,本电路的传输延时要远小于集成隔离放大电路的传输延时。由图3可知,在40kHz时,本电路的相位差约为14°。此时的输出电压和输入电压没有发生畸变,为线性传输。而集成模拟隔离放大器在10 kHz时的传输延时约为72°。可见,本隔离放大电路的传输带宽要优于集成模拟隔离放大器。  图3 本新型电路的输入输出电压波形(fin为40 kHz)  图4 AD210的输入输出电压波形(fin为10 kHz)    表1为本隔离放大器和专用模拟隔离放大器AD210以及ISO124在性能上的比较。      其中,隔离电压、隔离阻抗为光耦TLP521的给定参数;输入阻抗、电源电压、输入电压范围为运算放大器LF353的给定参数;单位增益带宽、输出电压范围为实际测量值。    从表1可以看出,本隔离放大器在有些方面与集成模拟隔离放大器相同(如隔离电压、输入阻抗)。在小信号带宽方面和输出电压范围上要比集成隔离放大器略差。而当频率升高时,输出电压幅值增大则是需要进一步研究的问题。  4 结束语    本文提出了一种使用四光耦实现模拟隔离放大电路的新方案。该方案电路结构简单,易于实现,价格低廉。通过与集成模拟隔离放大器AD210的比较实验表明,本隔离放大器的性能优良,有很好的应用前景.

    时间:2020-09-10 关键词: 放大电路 光耦 模拟

  • LED设计加速开发 散热模拟必不可少

      随着发光二极体(LED)价格越来越低,LED照明市场的竞争也日趋激烈,为加速LED产品上市时程与降低整体开发成本,在产品正式开模生产前,利用光学模拟与散热模拟来验证产品可行性,已成为相关业者克敌制胜的重要利器。   绿明科技总经理庄世任表示,由于LED的产品设计要经过许多测试验证,若未做好光学模拟与散热模拟,将导致产品在量产后出现品质瑕疵。为解决此一问题,使用专用的模拟软体搭配三维(3D)模型来为LED进行准确的模拟分析与验证,已成为LED灯具开发不或缺的重要环节,以确保未来LED产品的品质与可靠度。   庄世任进一步指出,进行光学与散热的模拟,最大的目的除了加速产品上市时程外,还可避免因错误的模拟结果,而衍生重复制作大量模型机所造成的成本负担。而模拟的流程与成效将会影响产品能否在最短时间内得到可行性的确认,进而影响到上市时程,因此有效率的进行产品光学模拟与散热模拟至关重要。   正确的光学模拟流程应先建立3D模型后,再建立光源,紧接着建立一个观察面,再透过如Trace Pro、Light Tool等主要模拟软体进行分析,若遇到较复杂的光学结构,则可能须要使用如ZEMAX、Code V等辅助软体来观察结果,若测试结果可行,则输出结果;若测试结果无法得到最佳化,则退回上一步流程,重新校正与模拟分析。   待光学模拟最佳化的结果输出后,便可开始进行散热模拟。庄世任表示,进行散热模拟可减少打样时不必要的浪费,且经由分析软体所得的数据与实际的温测误差能在5℃之内,让研发人员可先行掌握产品的参数。经由上述模拟的步骤后,可更加确保产品可靠度。   此外,想进行有效率的光学模拟与散热模拟,除要相当熟悉模拟软体外,操作的研发人员更须具备丰富的经验,才能快速的查验出是哪一个环节出差错。然而,并非每家厂商都能够找到优秀的模拟验证人才,也因此,现今有些LED厂商为了抄捷径、省人事与时间成本,直接抄袭国际大厂的外型设计,而忽略光学与散热模拟的重要性,直到产品量产后,才发现与大厂的品质相差甚远,导致商誉受损。  

    时间:2020-09-07 关键词: LED 散热 模拟

  • 模拟电路中的电阻各参数,你知道吗?

    模拟电路中的电阻各参数,你知道吗?

    你知道模拟电路中的电阻各参数吗?它有哪些知识点?对于工程师而言,电阻是最熟悉的元器件之一。电阻在电路中通常起分压、分流的作用,同时电阻也会有很多参数,但是在模拟电路中,他们的参数值又该如何理解呢? 诚然,在数字电路中,我们无需关注太多的细节,毕竟只有1和0的数字里面,不大计较微乎其微的影响。但是在模拟电路中,当我们使用精准的电压源,或者对信号进行模数转换,又或者放大一个微弱的信号时,阻值的小小变动都会带来很大的影响了。在与电阻斤斤计较的时候,当然就是在处理模拟信号的场合了,后面就根据模拟电路应用分析下电阻各参数的影响。 01 电阻的额度阻值——电阻的额度阻值的选择往往被应用固定了,比如对一个LED灯限流,或者对某个电流信号取样,电阻的阻值基本没有其他选择。但是有些场合,对电阻的选择却有多种,比如对一个电压信号进行放大。如图所示,放大倍数跟R2与R3的比例有关,与R2、R3的值无关。这时选择电阻的阻值还是有根据的:电阻阻值越大,热噪声就越大,放大器的性能就越差;电阻阻值越小,工作是电流越大,电流噪声也就越大,放大器的性能就越差;这是很多放大电路的电阻是几十K的原因了,有需要用到大阻值的地方,或者是使用电压跟随器,或者使用T型网络来避免。 (同相放大器) 02 电阻的精度——电阻的精度很好理解,这里不啰嗦了。电阻的精度一般有1%和5%,精密的要0.1%等。0.1%的价格大约是1%的十倍,1%的价格大约是5%的1.3倍。一般地,精度代号A=0.05%、B=0.1%、C=0.25%、D=0.5%、F=1%、G=2%、J=5%、K=10%、M=20%。 03 电阻的额度功率——电阻的功率本来很简单,但是往往容易用得不恰当。比如2512的贴片电阻,额度功率是1W,根据电阻的规格书,温度超过70摄氏度时,电阻就要降额使用。2512的贴片电阻到底能用到多大的功率呢,在常温下,如果PCB焊盘没有特殊散热处理,2512的贴片电阻功率达到0.3W时,温度就可能要超过100甚至120摄氏度了。在125摄氏度的温度下,根据温度降额曲线,2512的额度功率需降额到30%了。这种情况在任何封装的电阻都需要注意的,不要迷信标称功率,关键的位置最好再三确认避免留下隐患。 04 电阻的耐压值——电阻的耐压值一般比较少提,特别是新手,往往没有什么概念,以为电容才有耐压值。电阻两端能够施加的电压,一个是由额度功率决定,要保证功率不超过额度功率,另外就是电阻的耐压值了。虽然电阻体的功率不超过额度功率,但是过高的电压会导致电阻不稳定、电阻引脚间爬电等故障,在使用时需根据使用的电压选择合理的电阻。部分封装的耐压值包括:0603=50V,0805=100V,1206至2512=200V,1/4W插件=250V。而且,时间应用中,电阻上的电压应该比额度耐压值小20%以上,不然时间一长就容易出问题了。 05 电阻的温度系数——电阻温度系数是描述电阻随温度变化的参数。这个主要由电阻的材料决定的,一般厚膜片式电阻0603以上的封装都可以做到100ppm/℃,意思就是该电阻环境温度变化25摄氏度时,电阻值有可能变化了0.25%。如果是12bit的ADC,0.25%的变化也就是10个LSB了。所以像AD620这样的运放,仅靠一个电阻调整放大倍数的,很多老工程师不会贪方便而使用,他们会使用常规电路,通过两个电阻的比例调节放大倍数,当电阻是相同类型的电阻时,温度引起的阻值变化不会带来比例的变化,电路就更稳定。在要求更高的精密仪表,会使用金属膜电阻,他们的温漂做到10至20ppm是容易的,当然也就贵点。总之,在仪表类的精密应用中,温度系数绝对是很重要的一个参数,电阻不精准可以在校准时调整参数,电阻随外界温度的变化是控制不了的。 06 电阻的结构——电阻的结构比较多,这里提下能想起来的应用。机器的启动电阻,一般是用电阻对大容量的铝电解进行预充电,充满铝电解后闭合继电器接通电源工作。这种电阻需要耐冲击,最好使用大绕线电阻,电阻的额度功率不是很重要,但瞬时功率却很高,普通的电阻难满足要求。高压应用,比如电容放电的电阻,实际工作电压超过500V,最好使用高压玻璃釉电阻而不是普通的水泥电阻。 尖峰吸收的应用,比如可控硅模块两端需要并联RC做吸收,做dv/dt保护,最好就实现无感绕线电阻,这样才能对尖峰有良好的吸收性能并且不容易被冲击损坏。以上就是模拟电路中的电阻各参数解析,希望能给大家帮助。

    时间:2020-08-05 关键词: 电阻 电路 模拟

  • 噪声消减方案

    噪声消减方案

    为了节省成本及时间,人们在业务及个人生活中进行面对面的会议或会谈的频率不比以前了。手机及网络电话(VoIP)已经成为人们彼此交流方式产生这样重要变化的推动力量。在语音通信方面,要确保提供良好的用户体验,声音品质及噪声抑制至关重要。 如今,人们很少体验到真正的安静,而且我们已经对噪声变得如此习惯,以至于大多数人甚至不会注意到噪声的存在。人脑在滤除所听噪声方面表现得非常出色,能听到所有声音,但只会留意感兴趣的声音。然而,世界变得越来越嘈杂,利用手机、膝上型电脑及网络摄像头来进行语音通信越来越多,滤除所有噪声变得更加困难。 由于电子技术快速进步,如今存在着几种方法及潜在方案来管理噪声及提升语音清晰度。实际上,如今已经处于众多新方案上市的蓬勃发展阶段。不同方案的有效性可能差异很大,而且在大多数情况下,有关通信效果清晰良好的表述则要综合看待。对于指定应用而言,清晰地描述一种方案与另一种方案的对比看似容易,但却难于做到。 例如,某种旨在提升膝上型电脑通信能力的技术方案的价值,与预计要使用膝上型电脑的场合高度相关。使用上网本进行Skype通话,就需要使上网本只拾取使用者的声音,并抑制背景噪声;而使用相同上网本来录制讲授内容的学生就希望在任何位置从讲堂环境噪声中有效拾取讲话声音。对于既定方案而言,在某种场合下可能被评判为有效,但在其他场合却无效。折中方案可能在两方面都表现得次优,但却为两类用户都提供价值。 将已有技术方案移植到使用场合已经够困难,但在零售层级对消费者有效阐释音频差异可能更具挑战性,因为货架上所有产品的营销材料中可能都不例外地宣称具有“极佳音频性能”。由于零售店销售员能够提供的音频演示机会极少,消费者的初次购买行为常常会流于随机。 噪声消减技术比较 提供噪声消减方案的技术可以分为三类:电声、模拟及数字。 电声方案涉及麦克风元件设计、在产品及麦克风贴装的相关声学设计中选择及布设这些麦克风。噪声消减或压差麦克风是廉价方案的简单示例,在某些场合下能够提供适当优势。好的电声设计对于在任何语音通信设备上都获得好性能至关重要,但可以进一步通过更多地使用最新数字及模拟电路来大幅提升基础性能。 模拟方案涉及对麦克风或麦克风阵列产生的电气信号进行一些直接处理,如压缩或定向“到达时间”(TOA)类处理这样的模拟类型简单方案可能更为高效,因为它们省去了数字转换段。然而,半导体工艺中固有的制造差异会以数字工艺着意避免的方式直接影响模拟方案的性能。随着模拟方案变得更加复杂,极力提供更多价值,每个工艺步骤的性能差异就要配合每个紧随其后的步骤。这在实质上就使任何成功的模拟音频产品保持相对简单。模拟方案也欠缺数字方案可能具有的功能灵活性,因为模拟系统以硅片设计本身来应用(信号)处理,而不是在灵活基础上以软件层来处理。 数字方案涉及对源自麦克风的电气信号进行采样或量化,从而使计算机处理器能够应用可重复的算法来处理信号。然后信号又以数字形式传输或重构,转换为对所捕获语音的增强型模拟再现。由于在当今的硅技术条件下,数字方案看上去具有众多固有优势,市场上大多数方案都属于这一类,就并不令人惊奇了。 数字方案可以实现任何算法,从而消减噪声或改善麦克风拾取的语音质量。通常情况下,这些算法包含空域选择(语音从哪里来)、时域选择(什么时间有或没有语音)及频域选择(语音频率是高于还是低于噪声)。某些方案仅着重于这些方面中的某一种,但最佳的方案将结合所有这些方面,还可能会以增益控制、高级环境建模或其他概念等形式来加入其他改进特性。 有一种方案严重依赖于空域选择,即波束形成或定向处理(direcTIonal processing),非常适合于扬声器相对于麦克风的距离已知的应用或使用场合。这样的方法用于笔记本电脑及手机中,但在提供优势的同时也承受着固有劣势。在笔记本电脑中,这种场景非常适合用于视频通话,声音拾取限制在摄像头方向,但它不支持将笔记本电脑用于有几个人绕桌而坐的电话会议。在手机方面,说话的位置通常严格受限,从而才能提供显著的环境噪声消减效果,但这也表示,如果手机没有正好持在恰当位置,通话声音也会减小。 相比较而言,有类方案凭借对人们讲话的统计,持续地瞬时决定哪些讲话应该保留及哪些应该滤除为噪声,这种方案能够有效地应对更宽范围的使用。不利的是,这些方案在区分讲话及噪声方面的决策并不总是非常准确,它们调节得越厉害,用户感受到的失真就越厉害,因为区分失当,一部分讲话被滤除掉了。通常情况下,讲话的可理解性得到了维持,但逼真度就受到了损害。在手机方面,这可能影响不大,因为无线网络已经降低了声音的逼真度,但在录音器等其他应用中,逼真度可能就至关重要了。 最佳的数字方案通常会是混合算法,截取各种方法的一部分,并灵巧地结合在一起。这些方法通常可以适应不同的场合,但也常常增添更重的负担,针对各种产品设计来调整或定制更复杂的算法。 选择某种技术方案来提升产品语音质量的工程师,在给定方案的音频性能表现之外,还须顾及对产品设计的影响。某些方案要求特殊的麦克风类型,或是要求特定麦克风布局及声学设计,可能会损及产品的整体工业设计或机械设计。某些方案可能会消耗大量便携设备电池电量,或是不能适配印制电路板(PCB)上能用的空间。而且在几乎每种设计中,开发设计成本都会是一项决定性因素。

    时间:2020-07-26 关键词: 数字 电声 噪声消减 模拟

  • 重磅!ADI将以170亿美元收购Maxim

    重磅!ADI将以170亿美元收购Maxim

    据彭博社消息,援引知情人士消息,半导体制造商ADI(Analog Devices Inc.)正在洽谈收购竞争对手Maxim(美信,Maxim Integrated Products Inc.)。 知情人士透露,这将是今年最大的合并之一,交易金额达到170亿美元,假若这一交易完成,ADI将成为模拟界“巨无霸”。 事实上,早在2015年,就传出ADI与Maxim收购的可能,但在2016年则又传出放弃的消息,主要是因为与Maxim在价格上无法达成共识。 经过洽谈后,Maxim也以4000万美元将美国德州8寸晶圆出售给TowerJazz,以1800万元将硅谷研发晶圆厂出售给苹果公司(Apple)。据市场分析,经过出售晶圆厂,Maxim可抬高身价、冲高股价,并可取得一些收购资金;另一方面,电源控制芯片技术是同行业梦寐以求的技术,晶圆厂并不是被收购的目标。 华尔街日报报道显示,ADI和Maxim均拒绝置评。 ADI公司作为领先业界40多年的高性能模拟集成电路制造商,其产品用于模拟信号和数字信号处理领域,拥有遍布世界各地的60,000客户,涵盖了全部类型的电子设备制造商,目前的市值约为460亿美元。 生产各种创新产品——包括数据转换器、放大器和线性产品、射频(RF) IC、电源管理产品、基于微机电系统(MEMS)技术的传感器、其他类型传感器以及信号处理产品,包括DSP和其他处理器。 Maxim则成立于1983年,是全球领先的半导体设计与制造企业,致力于为汽车、云数据中心、移动消费类、工业等应用提供先进的模拟整合方案,总部位于加利福尼亚州圣何塞。是全球模拟、混合信号、高频及数字电路设计、研发、制造的领导者,所提供的产品能够实现上述数字内核与周边系统的连接。

    时间:2020-07-13 关键词: adi maxim 模拟

  • 模拟示波器与数字示波器的不同点,你知道吗?

    模拟示波器与数字示波器的不同点,你知道吗?

    你知道模拟示波器与数字示波器的不同点吗?归根结底说到示波器与数字示波器无非是测量时使用的仪器而已,说到模拟示波器与数字示波器有何不同之处?可能有人还能说出一二,下面一起了解下相关内容!示波器是观察波形的窗口,它让设计人员或维修人员详细看见电子波形,达到眼见为实的效果。因为人眼是最灵敏的视觉器官,可以明察秋毫之末,极为迅速地反映物体至大脑,作出比较和判断。 按照信号的不同分类,示波器可分为模拟示波器和数字示波器。 模拟示波器采用的是模拟电路(示波管,其基础是电子枪)电子枪向屏幕发射电子,发射的电子经聚焦形成电子束,并打到屏幕上。屏幕的内表面涂有荧光物质,这样电子束打中的点就会发出光来。 数字示波器则是数据采集,A/D转换,软件编程等一系列的技术制造出来的高性能示波器。它的工作方式是通过模拟转换器(ADC)把被测电压转换为数字信息,它捕获的是波形的一系列样值,并对样值进行存储,存储限度是判断累计的样值是否能描绘出波形为止,随后,数字示波器重构波形。 模拟示波器和数字示波器的区别体现: 带宽不同:受电子偏移速度影响,模拟示波器的带宽最高只能到几百兆HZ,而数字示波带宽目前已经超过100GHz; 功能差异:数字示波器除了可以稳定观测一些连续周期信号外,因为已经将波形数字化,可以实现波形的自动测量、波形存储、波形分析、多种波形触发及远程控制等多种功能; 稳定性差异:模拟示波器由于全是模拟器件,指标离散型与温漂影响更严重; 其他,其他如模拟示波器体积相对更大些;模拟示波器可实现实时捕获波形,数字示波器因处理会导致部分波形漏失,但随着ADC速度与处理算法的提升,数字示波器的波形捕获速率已可满足使用需求。 工作方式不同:模拟示波器的工作方式是直接测量信号电压,并且通过从左到右穿过示波器屏幕的电子束在垂直方向描绘电压;数字示波器的工作方式是通过模拟转换器(ADC)把被测电压转换为数字信息,捕获的是波形的一系列样值,并对样值进行存储,存储限度是判断累计的样值是否能描绘出波形为止,随后,数字示波器重构波形。 原理不同:模拟示波器采用的是模拟电路,电子枪向屏幕发射电子,发射的电子经聚焦形成电子束,并打到屏幕上,屏幕的内表面涂有荧光物质,这样电子束打中的点就会发出光来;而数字示波器一般支持多级菜单,能提供给用户多种选择,多种分析功能,还有一些示波器可以提供存储,实现对波形的保存和处 体积和重量的不同:模拟示波器的体积都比数字示波器大,显得笨重一点,携带不方便,而数字示波器重量轻,携带十分方便。 显示的不同:模拟示波器显示的波形是连续的,是信号真实的波形,而且反应速度特快;数字示波器显示的波形是经过数字电路采样得来的点组成的,是个不连续的波形,采样率越高的示波器,越与真实波形接近,但显示速度没有模拟机快。 反应速度的不同:这是模拟示波器最大的优点之一,是数字示波器很难取代的,比如,在测试某一信号时,模拟示波器能在瞬间显示波形,几乎没有延时,而数字示波器还需要将测试的信号进过数字电路处理后,再显示出模拟的波形,在显示时间上落后模拟示波器。以上就是模拟示波器与数字示波器的不同点,希望能给大家帮助。

    时间:2020-05-16 关键词: 数字 示波器 模拟

  • 冥王星机器狗具有探测和探索隧道何识别物体能力

    冥王星机器狗具有探测和探索隧道何识别物体能力

    宾夕法尼亚州兰斯福德市,一个由宾夕法尼亚州幽灵机器人公司(Penn Spinoff Ghost Robotics)制造的长腿“狗”机器人在9号矿井中导航。这些机器人被设计用来探测背包和虚拟人员等文物,以模拟真实的地下搜救任务。 本年早些时候,宾夕法尼亚大学的一批学生、博士后和教职员工前往匹兹堡附近的一个实验矿,参加由国防高级研究计划局(DARPA)主办的第一轮地下(SubT)挑战赛。团队由Camillo J.Taylor领导,研究人员与宾夕法尼亚州的三产公司合作,建立了一个机器人团队来导航和探索未知的地下环境。 DARPA的挑战旨在激发对复杂问题的创新解决方案,SubT的目标是开发机器人,这些机器人可以被送到对人类来说太危险的地方,比如四个矿井之后的地铁隧道或工人被困的矿井。然后,这些机器人可以把它看到的情况报告给一个可以留在安全地点的人,并迅速做出处理。 宾夕法尼亚州地下隧道运营实验室团队(简称PLUTO,译称冥王星)的成员在具有挑战性的环境中与无人机合作过,但进入地下意味着需要另一种平台来承载重型设备,同时在狭窄的空间中航行。通过将Ghost RoboTIcs有腿的“狗”平台与Exyn技术无人机相结合,PLUTO结合了有腿系统的优势,将先前的专业领域结合在一起。 为了成功地穿越矿井,机器人需要能够看到周围的情况,这样他们可以避开障碍物,同时也可以与人类操作员分享他们看到的情况。每只狗都携带一个光探测和排序设备,该设备使用激光创建一个三维地图,立体RGB相机查看伪影,热相机检测热信号,以及一台机载计算机处理数据。 冥王星的机器人还需要有能力决定下一步要去哪里,识别人工物,并将信息传递给其他狗和矿井外的人类。博士生安东尼·考利(Anthony Cowley)开发的程序用于根据传感器采集的图像生成机器人的位置地图,而背包和手机等文物则使用博士生什里亚斯·希瓦库马尔开发的程序进行检测。 由于无线电波无法穿越厚厚的洞穴墙壁,地下通信尤其具有挑战性。由硕士生费尔南多·克拉德拉领导,冥王星的策略是创建一个“bucket brigade”系统,让机器人彼此共享数据。这样,如果一个机器人不能回到入口,它收集的数据仍然可以被其他狗传送到基站。 将所有这些能力结合在一起需要高度的自主性,以允许机器人在没有人类直接输入的情况下规划其探索策略。博士生伊恩·米勒领导了这项工作,并帮助确保所有传感器、硬件和算法协同工作。 今年早些时候,冥王星曾在宾夕法尼亚州兰斯福德的9号煤矿和博物馆以及科罗拉多矿业学院的实验矿呆过一段时间,观察它们的自动化系统在地下的表现。经过几个月的准备,在八月份的第一轮挑战赛中,他们在匹兹堡附近的一个试验矿与另外十支队伍进行了对决。 每个小组完成了两个地雷课程,并在每个课程中尝试了两次寻找物品,包括背包、手机、灭火器和虚拟人员,时间限制为一小时。没有一名队员被允许进入矿井,只有米勒被允许在收集数据时与机器人互动。 虽然他们的机器人没有发现希望的那么多的人造物,冥王星团队对这个系统在如此具有挑战性和未知环境中的表现感到满意。工作良好的组件包括狗如何探测和探索隧道,它们识别物体的能力,以及通过“bucket brigade”共享数据失灵的狗提供了几项检测,显示了它们的系统即使在个别机器人绊倒的情况下也是如何恢复的。 小组在SubT挑战赛的准备场地, 图源:Shrevas Shivakumar 同样在Ghost RoboTIcs公司工作的硕士生Adarsh Kulkarni说,他对这些狗的机械稳定性以及它们在多次摔倒后的表现感到满意。”“这是迄今为止我们运行机器人最困难的一次,也是他们所处的最恶劣环境。” “他们每天都要挨打,第二天早上还在工作,”Shivakumar开玩笑的补充道。“这真是值得称赞。”尽管他们的一些设计已经过度适合9号机器人的挑战,包括为窄的、有纹理的墙壁设计的传感器,而SubT的墙壁更宽、更光滑,但经验直接向团队展示了设计用于未知环境的机器人是多么困难,是在新环境中测试机器人的难得机会。”“这与正常的学术工作流程有很大不同,”米勒说从一个算法到在一个你从未见过的地方工作的东西,是完全不同的问题。” 机器人技术中的这“最后10%”使自动化系统变得健壮可靠,这是一个挑战,通常是通过结合最先进的技术和实用的观点来解决的。有时这些系统本身并不新颖,但新颖之处在于它们在未经测试的环境中的实现新奇之处在于如何解决所有这些问题,使机器人在恶劣的环境中可靠工作。” 该团队仍在讨论他们未来几轮的SubT计划,下一轮将在2月份在城市环境中进行,这意味着更多的人造结构和形状,如锐角、平滑的墙壁和楼梯不管未来会发生什么,创造机器人并将其送入充满挑战的现实环境对于宾夕法尼亚大学和整个机器人技术领域的进步都是至关重要的,特别是对于未来,自动化系统可能承担从驾驶汽车到搜寻幸存者等一系列具有挑战性的任务。 宾夕法尼亚州通用机器人、自动化、传感和感知实验室的研究人员完全有能力应对这些挑战,这在一定程度上要归功于鼓励协作和交流的文化。”“这是我们灌输给每一个走进我们的设施,”泰勒说如果你不担心有一个项目只适合你的专业领域,如果你愿意对自己的想法有更广泛的了解,它会让你做更大的事情。”

    时间:2020-05-13 关键词: 机器人 无人机 模拟

  • 你有了解过智能服务机器人吗?

    你有了解过智能服务机器人吗?

    现在我们知道的有扫地机器人,智能语音对话机器人等五花八门的智能机器人,只有你想不到,没有科技衍生不出来的。有没有幻想过如果有一款机器人可以帮助你做家务,做作业等。如今这个愿望不再是遥不可及,有很多机器人已经开始帮助人类工作。他们模拟人类的语言,行动等。那你知道智能服务机器人有哪些吗? 服务家庭的机器人:这是一个适合居家使用的家庭陪伴机器人,它的主要功能包括语音对话、生活提醒、智能监控、远程视频等,最显著的功能是它能通过手机APP远程监控家庭安全,而且还能智能控制家电,让忙碌工作无力顾家的上班族备有安全感。 用于迎宾接待的机器人:推出的这款服务机器人,是“高颜值,高智商”的迎宾员,不仅具有简洁大气的外形、还具备强大的语音系统,主要用于酒店、商场等商务性的迎宾导客,最具高新科技的潮流气质,受到市场普遍欢迎。 从应用场景进行划分,智能服务机器人可以分为面向公共商用环境的商用机器人以及面向家庭消费类服务机器人两大类。在商用领域,机器人在商场、酒店、办公楼等场合,充当着迎宾、送餐、安保安防、医疗辅助等角色,帮助着传统产业智能升级。 智能服务机器人介绍 三大部分:感知、认知和行为控制 ●感知主要是基于视觉、听觉及各种传感器的信息处理。 ●认知部分分别负责更高层的语义处理,如推理、规划、记忆学习等。 ●行为控制部分专门对机器人的行为进行控制。 四大技术 ●导航定位技术 ●视觉感知技术 ●交互技术●云计算、大数据技术。点击了解:服务机器人十大品牌 智能服务机器人是机器人家族中的年轻成员,到目前为止尚没有一个严格的定义,不同的国家对智能服务机器人的认识也各有不同,小编暂且为大家概括一个定义。智能服务机器人技术集机械、电子、材料、计算机、传感器、控制等多门学科于一体。是国家高科技实力和发展水平的重要标志,目前国际智能服务机器人研究主要集中在德国、日本等国家,并成功将智能服务机器人应用于各行业中。 如今智能机器人在很多领域开始帮助人类、服务人类。在疫情面前,他们为我们的病人送去餐食和药物,监测他们的身体状况;各公共场所可以帮助人们指路,服务等,它们发挥着重要的作用,让我们的生活变得越来越便捷。

    时间:2020-05-12 关键词: 机器人 智能服务 模拟

  • 用计算机也很难模拟的三黑洞系统有多混乱?

    用计算机也很难模拟的三黑洞系统有多混乱?

    黑洞,可以说是宇宙中最神秘的天体之一了。这个不可思议的天体,在视界范围内完全藐视任何物理定律,让我们完全看不到它里面会发生什么。即使在视界范围之外,也有很大区域受到它恐怖引力的影响,变得十分混乱。质点周围存在的一个界面“视界”,一旦进入这个界面,即使光也无法逃脱。 可是,在这个宇宙中,即使是黑洞也会不甘寂寞,有的时候凑成一对,组成双黑洞系统。在双黑洞系统内,空间会变得更加凌乱。 更让科学家震惊的是,2014年,南非开普敦大学的Roger Deane等人在《自然》期刊上发表文章,宣布他们发现了一个惊人的三黑洞系统。这个三黑洞系统,位于一个名叫 SDSS J150243.09+111557.3的星系中(我承认,对于你们来说,这个名字可能比三黑洞系统还要混乱)。早在这之前,天文学家就发现到它了,不过一直认为是类星体,后来才确定了三黑洞系统的身份。 2019年的时候,天文学家又在名为SDSS J084905.51+111447.2的系统中发现了另一个三黑洞系统。随后,天文学家利用广域红外巡天探测器”(WISE)和钱德拉X射线太空望远镜等设备进行了红外和X射线数据收集,确定了三黑洞系统的身份。他们指出,三个黑洞之间的距离在1-3万光年之间。而且,它们之间的距离正在逐渐缩小,未来很有可能相撞,引起一场宇宙中的巨大波澜。 但是,尽管天文学家们提出了这个说法,但目前仍不能精确地描述它们的轨迹和运行机制。葡萄牙阿威罗大学天文学家Tjarda Boekholt和他的同事们在4月份的《英国皇家天文学会月报》上发表文章称:即使你能在物理上尽可能精确地测量出三个黑洞的位置,你仍然可能不知道黑洞会去哪里。 很多人认为,通过现在的万有引力定律和爱因斯坦的相对论,我们应该可以很好地推测出一颗天体的运动模式。比如1846年,天文学家正是通过计算而发现了海王星。或者在现代,只要发现一颗近地小行星,我们就能基本上确定它何时会靠近地球、以多远的距离和我们擦肩而过而不会威胁到我们、甚至可以推算出10000年后我们将会看到怎样的星空。难道对于黑洞,反而无法计算了吗? 事实证明,还真是这样。因为黑洞的引力实在太强了,所以一些微小的因素变化就能导致巨大的差别。 他们解释说:这就是蝴蝶效应的体现之一。蝴蝶效应指的是一只在亚马逊雨林的蝴蝶扇动一下翅膀,可能会导致空气波动,最终掀起北美洲的一场风暴。对于三黑洞系统来说,情况也是如此。一点微小的引力、位置变化,就可能对最终结果造成巨大的差别。 Boekholt和他的同事们利用计算机,进行了相关的模拟。他们的想法是:如果三黑洞系统的运动对于位置等因素的变化没有那么敏感,那么只要让模拟中的三黑洞系统延时间流动方向运行到一定时间,然后让时间逆转、倒退回去,看看和最初的位置是否靠近即可。如果能回到原位,说明它们没有那么敏感;如果变化很大,那就证明我们将很难预言一个三黑洞系统会如何演化。 在这个过程中,他们只要设定好黑洞的基本信息,然后反复进行正向时间的模拟和时间逆流的模拟再做对比即可。这个模拟实验,所需要的变量不多。为什么呢?因为计算机的精度有限,它模拟不出一个无限不循环小数,只能精确到小数点后某一位。因此,即使平时计算时看起来已经非常精确了,但还没有达到完美。比如π,即使取到小数点后一万位,也仍然不等于π,只是尽量地近似于π。 他们就是要看看,这种微小的误差会造成多大的结果差异。 于是,他们开始模拟。在计算机中,三个黑洞开始运行。这个模拟进行了几千万年,得到了三个黑洞的最终位置。然后,再进行反演,通过这三个黑洞的最终位置和运动状态,倒推它们在几千万年前都在哪里。 反复实验的结果显示,很多情况下,他们倒推回去的黑洞位置,和最初已经有了很大的差别。 为了确定三黑洞系统对位置的差别有多么敏感,他们不断缩小误差,尽量精确。令人惊讶的是,即使三个黑洞的相对距离偏差了仅仅普朗克长度(1.6x10^-35米),仍有5%的情况下会出现位置的偏差。 我们知道,普朗克长度已经是距离的极限了,我们不可能让距离更小了。这意味着,不仅我们对于黑洞的演化很难推测,也很难对现在这些黑洞的过去有一个非常准确的反演。 这让我想起了比特币所涉及到的哈希运算:正向计算很简单,但是用结果推测最初的自变量极难,或者说几乎不可能。而三黑洞系统,由于精度、影响因素繁多等原因,甚至连正向计算都极难。 双星系统至少从我们已知的领域来说,孕育生命的概率不太高,就更不用说三体系统了。我们大概率相信,未来人类也许有足够先进的科技,能够解开这些复杂的“运算”,把握双星、三星、三黑洞甚至更复杂的宇宙系统的运行规律。

    时间:2020-05-10 关键词: 黑洞 普朗克长度 模拟

  • 阿里发布的自动驾驶模拟路试平台,自动驾驶是否进入我们生活?

    阿里发布的自动驾驶模拟路试平台,自动驾驶是否进入我们生活?

    5G 商用时代的到来,人们对于自动驾驶这个命题越发关注。但是,是否能有数据可以为无人车安全驾驶护航。4月22日,阿里达摩院发布了世界上第一个用于自动驾驶的“混合动力模拟和测试平台”。 该平台采用虚拟与现实相结合的仿真技术,引入真实的道路测试场景和云训练器,模拟一次极端场景只需30秒,系统每日虚拟测试里程可超过800万公里,大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。该技术将推动自动驾驶加速迈向L5阶段。那么,什么是L5阶段? 简单的来说,自动驾驶分为L1到L5五个阶段。L1是能够在直线加减速或转向方面实现某一单一功能;而L2可以同时实现直线加速、减速和转向;L3允许驾驶员不用手,只需要在系统提示时接管驾驶。L4不要求驾驶员参与;L5是完全自主的,人不需要介入。我们常说的无人驾驶是L4、L5阶段,而现在的主流车辆配置基本都还处于L1的阶段。 根据以上划分,结合此前李彦宏乘坐无人驾驶汽车上五环来看,自动驾驶技术目前应该是处于L3阶段,正在努力迈入L4阶段。根据自动汽车行业媒体Electrek的报道,Autopilot的最新更新已经可以在城市道路识别信号灯,开始逐渐具备处理城市道路复杂路况的能力。而特斯拉的自动驾驶能力在2020年也在继续进化升级。 路测是自动驾驶落地的核心环节,研究显示,自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据,才能保证自动驾驶感知、决策、控制整个链路的安全性。 真实路测积累数据有限,如果采用真实路测,据美国兰德智库估算,一套自动驾驶系统量产需要积累170亿公里以上数据,即需要一支100辆车的路测车队以40公里/小时的速度全天行驶500年。 但如果基于真实路测数据搭建仿真路测,训练效率能有数量级的提升。 仿真路测能极大提升训练算法的效率。此次,阿里发布的仿真路测追踪君根据每日虚拟里程800万公里来算,要完成177亿公里以上的数据测量,需要2213天,也就是6年的时间。 阿里的6年相比500年,虽然提高了83倍,但作为国内自动驾驶的先驱已经迈出了一大步,根据报道,ApolloRobotaxi(自动驾驶出租车)服务Dutaxi于4月20日在长沙正式开启了规模化运营。所有长沙用户都可以打开地图进入打车服务或在APP搜索“Dutaxi”,体验自动驾驶出行服务。 不仅如此,特斯拉总裁马斯克在twitter表示,年底前让100万辆自动驾驶出租车(Robotaxi)上道的方案也在推动中。同时,马斯克还说,“在遥远的未来,人类驾驶员可能不合法。不能让一个人来操纵重达两吨的死亡机器!”更有专家则预言:25年之后人类将被禁止开车!(禁止开车?是想让所有老司机都下岗吗) 自动驾驶解放双手固然是好,但欲速则不达,自动驾驶技术还需要大量的极端路况数据来为无人车安全驾驶护航。但是,无论是自动驾驶还是非自动驾驶,遵守交通规则是第一。

    时间:2020-05-01 关键词: 自动驾驶 仿真路测 模拟

  • 模拟、开关、数字电源分辨方法

    模拟、开关、数字电源分辨方法

    随着时代的发展,电源的种类越来越多,对于行家而言,可能看一眼就知道是什么,但是对于刚入行的新人而言,可能就有一定的难度了。现在越来越多电源的种类,那么该如何区分呢?电源选不对,对于后期的产品开发都是有影响的,所以,今天我们就来聊一聊,电源的分类。 一、模拟电源 即变压器电源,通过铁芯、线圈来实现,线圈的匝数决定了两端的电压比,铁芯的作用是传递变化磁场,(我国)主线圈在50HZ频率下产生了变化的磁场,这个变化的磁场通过铁芯传递到副线圈,在副线圈里就产生了感应电压,于是变压器就实现了电压的转变。 缺点: 线圈、铁芯本身是导体,那么它们在转化电压的过程中会由于自感电流而发热(损耗),所以变压器的效率很低,一般不会超过35%。 音响器材功放中变压器的应用: 大功率功放需要变压器提供更多的功率输出,那么,只有通过线圈匝数的增加、铁芯体积的增大来实现,匝数和铁芯体积的增加就会加重其损耗,所以,大功率功放的变压器必须做的非常大,这样就会导致:笨重,发热量大。 二、开关电源 在电流进入变压器之前,通过晶体管的开关功能,将我们通常50HZ的电流频率提升到数万HZ,在这么高的频率下,磁场变化频率也达到几万HZ,那么,就可以减少线圈匝数、铁芯体积获得同样的电压转化比,由于线圈匝数、铁芯体积的减少,损耗大大降低,一般开关电源效率达到90%,而体积可以做的非常小,并且输出稳定,所以开关电源具有模拟电源难以达到的优点。(开关电源也有自己的不足,如输出电压有纹波及开关噪声,线性电源是没有的) 音响器材-功放中开关电源的应用: 开关电源的描述过程中已经表明开关电源的优势,所以即使是大功率功放,开关电源一样可以做的很精细、小巧,目前国内的数字功放以深圳崔帕斯数字音响设备公司的数字功放最为领先,他们目前已经发展到T类纯数字功放,并且下一代S类功放也在研发中了。 三、数字电源 在简单易用、参数变更要求不多的应用场合,模拟电源产品更具优势,因为其应用的针对性可以通过硬件固化来实现,而在可控因素较多、实时反应速度更快、 需要多个模拟系统电源管理的、复杂的高性能系统应用中,数字电源则具有优势。此外,在复杂的多系统业务中,相对模拟电源,数字电源是通过软件编程来实现多方面的应用,其具备的可扩展性与重复使用性使用户可以方便更改工作参数,优化电源系统。通过实时过电流保护与管理,它还可以减少外围器件的数量。 在复杂的多系统业务中,相对模拟电源,数字电源是通过软件编程来实现多方面的应用,其具备的可扩展性与重复使用性使用户可以方便更改工作参数,优化电源系统。通过实时过电流保护与管理,它还可以减少外围器件的数量。 数字电源有用DSP控制的,还有用MCU控制的。相对来讲,DSP控制的电源采用数字滤波方式,较MCU控制的电源更能满足复杂的电源需求、实时反应速度更快、电源稳压性能更好。 数字电源有什麽好处它首先是可编程的,比如通讯、检测、遥测等所有功能都可用软件编程实现。另外,数字电源具有高性能和高可靠性,非常灵活。 干扰: 单片机中数字和模拟之间,因为数字信号是频谱很宽的脉冲信号,因此主要是数字部分对模拟部分的干扰很强;不仅一般都采用数字电源和模拟电源分开、二者之间用滤波器连接,在一些要求较高的场合,例如某些单片机内部的AD转换器进行AD转换时,常常要让数字部分进入休眠状态,绝大部分数字逻辑停止工作,以防止它们对模拟部分形成干扰。如果干扰严重,甚至可以分别用两个电源,一般用电感和电容隔离就行了. 也可以将整个板子上数字和模拟部分的电源分别联在一起,用分别的通路直接接到电源滤波电容的焊点上. 如果对抗干扰要求不高,也可以随便接在一起。 小提示: 1)如果不使用芯片的A/D或者D/A功能,可以不区分数字电源和模拟电源。 2)如果使用了A/D或者D/A,还需考虑参考电源设计。以上急速电源的选择的一些技巧,希望对大家有所帮助。

    时间:2020-03-25 关键词: 开关 数字电源 模拟

  • 模拟电路应该怎么学习?

    模拟电路应该怎么学习?

    相信很多理工科都会学习模拟数字电路,那么应该怎么学习呢?刚开始学习模拟电路?觉得学的云里雾里的?觉得老师讲的不好?觉得教材烂?好了,别找理由了,学不好应该是没找到方法,分享3位前辈的经验给你,看看前辈们都是怎么成菜鸟变成大牛的。 第一位,资深模拟ic设计工程师,知乎用户Yike,本着强大的责任感来为大家传道授业解惑,让各位看到这篇文字的人学模电的时候少走弯路,有更多的时间踢球把妹聊天喝酒…… 知道各位学业繁重,赶紧进入正题: 我念大学的时候,也觉得模拟电路这门课,学得稀里糊涂的。特别是在玩过一把CS以后,这种感觉更加明显。这里先要肯定题主是一个有上进心的好孩子。想把模电学好。我当年感觉到云里雾里的时候,根本没想过要学好模电。我做的事情,就是跟班里学习好的同学搞好关系。这样等到期末的时候,我就能顺利地借到笔记,高分就很简单了。 所以谈到这里,首先第一步是要明确:什么样才算”学好“模拟电路。如果你的诉求是期末拿到高分而已,那么您不用往下看了。出门往右电子科技书屋有历年的考题和课件。平日里该干嘛干嘛。拿星爷的台词说,妞照泡舞照跳。等到期末背一下就行啦。如果分数不说明问题。那么怎样才算学好模拟电路呢?问一下自己一个问题:我学模拟电路可以做什么? 为了设计一个增益为5的放大器吗?很多年以后,我回顾我自己大学那段时光,终于搞清楚我为什么老是觉得没有学好模拟电路了。答案其实很简单。我感觉自己学了好多东西,但不知道这些东西学来干什么。不知道各位觉得模电奇奇怪怪的朋友,是不是有类似的感觉。 模拟电路学来干什么? 我想回答一下这个问题。这是一个重要的问题。很多人有疑问,现在是一个数字时代,我为什么要学模拟电路。zhihu里面还有一个问题是“模拟电路设计师会不会消失掉” 答案是:不会的。 只要我们还需要跟真实的世界接触,那么我们不可避免地就会需要模拟电路,因此就需要可爱的模拟电路设计师们。打一个比方。就拿CPU来说好了。CPU处理的都是数字信号。但是它没有办法用数字电路来监控自己的温度。这个接口永远会是一个模拟接口。CPU需要的工作电压要求很精准。比方说,就是1V。各位想一想,这个1V怎么实现呢?用数字电路时没有办法实现的。你在你的手机屏幕上划了一下,你的手机怎么能知道你划了一下呢? 重力感应怎么实现呢? 你离不开模拟电路。模拟电路就好像是你的眼睛,耳朵,还有嘴巴,鼻子,手脚一样。数字电路就好比你的大脑。只要未来的世界不会发展成直接在大脑上接两根线,需要的时候打点儿多巴胺进去,这个世界就需要模拟电路来完成虚拟世界和真实世界的接口。 现在可以说说看,我们是怎么完成这个接口的。 现在假设我们要坐一个电路来sense你手机电池的温度,以免它越来越高,最后在你正在跟妹子聊天的时候爆了。毁容是小,还得花钱重新买一个手机。负责外围应用的工程师很贴心地给了你一个热敏电阻。电阻的阻值会随着温度的上升而不断减小。他希望你能做一件事儿,就是当温度高过一定值的时候,给一个幅度为3V的数字信号出来,让系统能关掉电池。 我们需要什么东西呢?首先我们需要一个电源。没有电源,什么东西都没办法工作。电源需要怎么做呢?直接从电池来拿电或许是个好方法,可是输出电压的幅度有限制,怎么办呢?有了,做一个local的3V电源吧。电源的要求是什么?内阻越低越好。什么样的电路能够给出一个低的输出内阻呢?电压-电压反馈运放。 所以第一个需要的block是一个运放。(题外话:在分立器件的时代,我们可以买一个运放。如果你想做的是芯片级的设计,那么我们需要选取合适的器件,把这个运放做在芯片上面。)好吧,运放是有了,可是没有基准电压,运放怎么才能输出一个恰好3V的电压呢? 第二个需要的block是一个基准电压源。 (在分立器件时代,我们可以买一个基准电压源,题主如果想做芯片级的设计,那么我们需要在芯片上面做一个基准电压。目前几乎所有的基准电压,都是依靠硅本身的能带来实现的。所以叫做带隙基准。约为1、2V。实现带隙基准的过程,不会是开环实现的,是闭环的过程。需要经行环路分析,稳定性分析,失配分析。) 现在,你把1、2V的电压源得到了,然后做了一个1、2:1、8阻值的电阻作为反馈电阻,使用运放得到了一个3V的电源电压。你使用环路稳定性分析方法分析知道环路是稳定的。算一算电路的输出电阻,知道大概这个电路有多少电流输出能力,能带多少负载。还不错,你觉得。虚短路虚断路的分析方法挺靠谱的。 紧接着就是真正有用的部分了。你需要一个比较器,来把热敏电阻与非热敏电阻的分压与一个基准电压进行比较。那么就用一个比较器吧。 (分立器件时代,你可以买一个比较器,想在单片上做完,那么就自己设计一个比较器吧。自己设计的比较器往往不那么理想。没有全电压输出范围,也没有全电压输出范围。增益也可能只有60个dB。但是你一看参数要求,够啦,60dB就60dB吧,总比没有好。) 好了。你完成了设计。 以上只是举了一个简单例子。实际遇到的模拟电路系统远比这个小系统复杂的多。市场的要求也越来越变态。谁叫有那么多聪明的人在设计模拟电路呢。所以设计模拟电路的人,都在呕心沥血。穷其心智去满足各种不合理的要求,达到许多不合理的标准。 不过对题主来说,这些都是后话了。 题主假如希望做模拟设计这方面的工作,那么按照上面所写的这个小小的例子,可以看出来有多少科目需要学么? 1、电路分析 2、模拟电路设计基础 3、信号与系统 4、反馈理论/补偿理论 如果题主想做的是模拟IC设计,你还需要学习以下科目: 1、半导体工艺技术 2、半导体器件原理 3、概率统计知识 4、模拟IC设计。 其中,模拟IC设计包括: 1、小信号分析 2、放大器的线性建模 3、基准设计 4、ESD保护 5、版图设计 6、寄生效应 6、失效分析 7、噪声 8、振荡器 9、太多的省略号 希望回答能让题主满意,或者帮助更多的年轻EE们。 以上回答是针对模拟集成电路设计的,下面这位知乎用户Tariel重点关注针对信号链设计: (下面的内容主要针对信号链设计,即已知应用需求,在与现实世界的接口(传感器/执行器)、信号调理电路/执行器驱动电路、ADC、数字域器件之间分配指标,并对模拟部分进行设计的过程。) 首先跟大家灌点儿心灵鸡汤:怎样不去学模拟电路。 1、有经济压力的不要去学模拟电路,尤其是有在京沪穗等一线城市还房贷压力的。虽然模拟电路听起来很高洋上,被大家认为是黑科技,但是这一行市场实在过小,分得也太细,指望它赚钱,随机性太大;而且在这一行里,频繁跳槽其实对水平的提高不利。所以如果有经济压力,请考虑尽早转向目前风险最低的劳动致富方法——当码农。当然如果能承担得起创业风险,参与到目前很火的智能硬件行业里去也是不错的。 2、没兴趣的不要去学模拟电路。搞模拟电路需要大量的时间和持续的心情,如果对这项工作没有兴趣,并且也自我感觉培养不出兴趣的话,也是尽早改行为佳,因为如果没有兴趣,不去思考,脑袋里面留下的东西只会越来越芜杂,对工作的提高并无帮助。 3、不会动手,或者不想动手的不要去学模拟电路。搞数字电路的时候,设计工程师可以只画原理图,把下游的东西(布局布线乃至工艺上的事情)都扔给别人,但是搞模拟电路要求设计工程师必须亲自动手搭建原型、诊断故障,大部分情况下只靠仿真是不够的。所以如果不知道烙铁拿哪头,或者怕拿烙铁,或者不屑于拿烙铁,请尽早改行;如果焊出来的东西跟豆腐渣一样的话,在排除烙铁故障和使用了劣质焊锡的情况之后,也请尽早改行。 4、脑袋不好使,逻辑能力不够的;或者脑袋有跑偏倾向的,不要去学模拟电路。当然如果脑袋不好使,那么不光模拟电路,数字电路也搞不好,写码也写不好,其他工程技术工作应该也干不好,还是趁早别当工程师了比较好。至于脑袋有没有跑偏倾向,可以用@ChrisXia的语言学民科偏见大全来自测——因为语言是大家从小每天接触的东西,你在"自发的语言研究"上脑子跑得越偏,进入专业领域之后脑子跑偏的倾向也越大。如果看了刚才那个膝盖中箭数过多,并且看完之后还坚持自己的偏见,那么可以考虑先吃点被门夹过的核桃补补脑。 5、有把工作台收拾得特别整洁的癖好的,不适合搞模拟电路。这一点不展开说了,贴一张图(JimWilliams主编的书AnalogCircuitDesign:Art,ScienceandPersonalities的封面): 如果面对这样的工作台有不适感,那么也趁早改行为好。当然跟前面几点相比,这一点是比较容易克服的。。。 喝完了心灵***,大家活着的还有多少?恭喜活着看到了这儿的同学,我是不是可以认为你们已经有了学好模拟电路,并以此作为爱好或职业的觉悟?那么我们就回到正题——怎样学好模拟电路。 不完全地总结一下,模拟电路设计大概有这么几个不同于其他工程设计领域,尤其是不同于数字电路设计的特点: 1、模拟电路处理的量来自现实世界,因此模拟电路的输入中,既包含与设计相关的信号,也包含与设计不相关的信号。比如设计一个心电图机,电极采集进来的除了需要处理的心电信号本身,还包含电极的极化电位(直流),从电源感应来的50Hz干扰等等,而这些不相关的信号往往要比需要处理的信号强很多。因此,攻城狮需要分析信号的特点(如心电信号、极化电位、50Hz干扰所占的频率范围不同;50Hz干扰属于共模信号,而心电信号属于差分信号等),并设计相应的电路,来提取出需要处理的信号,抑制与设计不相关的信号(比如设计合适的滤波器滤除带外干扰,用差分输入的仪表放大器消除共模干扰等)。 2、理论分析和仿真时忽略的因素,在实际的电路中可能产生很大的影响,甚至是决定性的影响。电路原理图只能反映元器件之间的连接情况,是拓扑的;而实际的电路是物理的。这也是课本上讲的内容和实际的电路的最大差别。举例来说,任务要求攻城狮设计一个220V转5V的开关电源,OK,很多半导体厂家都有用于隔离开关电源的控制器,只要看数据手册里面给的参考设计,根据计算更改几个反馈元件的量值,是不是就可以了呢?这样做出来的东西,倒是大都可以工作;但是也只是可以工作——事实上印制板布图的不同,能够严重影响输出纹波的大小。甚至在很多情况下(如进行射频设计时),印制板的分布参数也会作为电路中的元件使用。 3、模拟电路设计中充满着技术指标、功耗、成本等各种约束,而这些约束往往不能同时满足,甚至会互相冲突。比如设计便携式心电图机时,考虑到对功耗的严格限制和直接使用系统提供的电源的方便性,会倾向于使用低压单电源供电;而考虑到共模抑制比和动态范围的要求,又会倾向于使用双电源供电。在这些约束之间妥协和折衷并作出取舍,贯穿整个设计的始终。 那么想要从事模拟电路设计,需要做些什么呢?下面是一个不完全的列表(详细内容待补充): 1、通晓电路分析的方法,掌握至少一种仿真软件的使用方法。 2、掌握阅读元器件数据手册的方法。 3、多动手实验。 4、及时整理自己获得的结果,尤其是负面结果。 5、掌握设计电源的技能。 6、了解热设计的内容。 7、关于排故技能。 以上两位还不够么,再来一个,这位知乎用户李瑄给你推荐了一个很好用的免费小软件:强烈的兴趣将是你模拟电路学习之路的不灭动力。业余无线电?音频功放?仪器工具发烧友?…许多大师都是从小时候的业余爱好中,爱上模拟设计的。 模拟电路设计=系统设计(精髓是反馈)+电路分析(数学方法的图形化理解)+有源/无源器件各种特性的利用(了解器件的各项实际特性) 具体到学习上: 1、U-I这类图解法的娴熟应用,结合各种器件的特性曲线,对电路的理解有极大帮助,促进直观理解。 2、叠加原理、戴维宁等效这些方法多去尝试使用。 (上面2条其实都需要一个良好的电路分析的基础) 3、不要记太多公式,注意合理近似和直观理解公式的意义。 4、模拟设计的精华——反馈,好好吃透,积累技巧,建议用纯晶体管制作AGC电路、稳压电源以便加深理解。 5、这是一门工程学科,需要大量的实践,以纠正自己理解上的偏颇。 强烈推荐:如果实验条件不足,推荐用LTspice仿真,小巧的免费软件,操作方便,爱不释手!以上就是推荐的一些学习方法,希望对大家学习模电有所帮助。

    时间:2020-03-25 关键词: 数字 电路 模拟

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