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基于三线制的高精度热电阻测量电路设计
热电阻传感器是一种电阻值随环境温度变化而改变的温度传感器，其中用金属铂做成的热电阻因具有稳定性好、精度高、测温范围大等优点，而被广泛应用。测量温度的热电阻测温仪
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触摸屏设计日益简化
现今社会上很多人都频繁地接触到触摸屏。这种装置最常见于PDA和手机等手持设备和售票终端系统等应用，其中大部分都基于电阻性技术。电阻性技术采用一个柔性外层，其压触固定
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电池温度智能监测系统设计
针对采用热敏电阻测温和有线温度测量系统的不足，提出了采用单总线数字温度传感器DS18B20、单片机和无线收发模块等组成智能无线温度监测系统。DS18B20具有体积小，精度高，
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基于电源芯片VB409的无变压器供电电源设计
在小型的MCU应用系统中，采用AC 220V供电时，一般要使用变压器对电源进行处理，将高压交流电降到低压后再进行直流处理，或者将交流电变为高压直流电后再进行高频变换，以得
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自报式低功耗水文遥测系统的设计与实现(图)
作者：桂林电子科技大学信息与通信学院 谢君 赵利 本文介绍了一种新型自报式低功耗水文遥测系统的设计方法与实现方案，在分析了自报式低功耗水文遥测系统的工作原理、主要特
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意法半导体提高音频芯片性能
市场领先的平板电视音频芯片制造商意法半导体（纽约证券交易所代码：STM）, 公布其性价比极高的下一代STA370BWS SoundTerminal™ 芯片的详细信息。全新STA370BWS采用意
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一种适用于低电源电压下工作的折叠混频器
目前，无线通信设备正朝着低电压、低功耗、低噪声和高线性度的趋势发展。混频器作为收发机中的关键模块之一，对通信设备的上述性能产生直接的影响。随着微电子工艺的发展，
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根据功率特征阻抗选择电压电流接线方法
早在初中的物理课中我们就已经接触到功率测量了，当时用的是独立的电流表和电压表。遥想当年，老师反复强调什么时候电流表内接、外接……，是不是有点晕了。现
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智能电力负荷控制与监测系统设计
0 引言通过智能电力负荷控制与监测系统可对智能配电设备的数字化信息进行采集和处理，实现配电站少人或无人值守，为制定电力系统规划设计和电力生产计划提供决策依据。本文
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变频器外接电位器接法
变频器简介变频器主要分为两类：电压型，将电压源的直流变换为交流，其直流回路通过电容滤波。输出电压波形为矩形波电流波形近似正弦波。一般要深度负反馈，有稳定作用；电
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TI最新RF电源转换器将功放功耗锐减一半
日前，德州仪器（TI）宣布推出业界首批用来集成MIPI联盟射频前端（RFFE）数字控制接口规范的RF电源转换器,帮助简化多频带多无线电通信。高效率LM3263降压转换器和LM3279升降
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浅谈UPS与直流电源的在线维护及管理
UPS和直流电源是企业重要的供电保障设备，传统的维护管理包括：①日常巡检外观，定期更换电池、滤波电容、风机等易损件，大修时做电池活化等；②改造或采用换代设备，使用高
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单片机掉电保护电路设计方案
在数字钟、某些定时器和日历钟等类型的单片机系统中．当主电源 DC5V 失去时，称之为掉电。掉电后，单片机停止工作，时钟也会停止，这种结果在许多场合是不希望的，为了保证
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如何选择基准电压源？
虽然每种模拟IC类型都有必须优化的特定参数，但这里将探讨基准电压源——可产生稳定、精确直流电压的器件，该器件决定了ADC、DAC和其他模拟电路的精度。基准电压
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RFMD适用于电缆应用的控制组件
高性能射频组件以及复合半导体技术设计和制造领域的全球领导者RF Micro Devices, Inc.推出两款有线电视控制组件。新的组件包括一个75 欧姆的宽频数字步进衰减器RFSA2654 和
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FPGA学习系列：内存128M的flash芯片设计
FLASH闪存 闪存的英文名称是"Flash Memory"，一般简称为"Flash"，它属于内存器件的一种，是一种不挥发性( Non-Volatile )内存。闪存的物理特性与常见的内存有根本性的差异:
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角度位移传感器工作原理及实际应用解析
角度位移传感器是利用角度变化来定位物体位置的电子元件。适用于汽车，工程机械，宇宙装置、飞机雷达天线的伺服系统以及注塑机，木工机械，印刷机，电子尺，机器人，工程监
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伺服驱动器需要什么样的脉冲?
伺服驱动器伺服驱动器(servo drives)又称为“伺服控制器”、“伺服放大器”，是用来控制伺服电机的一种控制器，其作用类似于变频器作用于普通交流马达
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基于ARM9与LINUX的RS485总线的通信接口设计
随着ARM处理器应用的范围的不断深入，根据需求的不同ARM提供的外设也越来越丰富，常用的通信接口有RS232、RS485、CAN、以太网等。RS485总线凭其传输距离远、抗干扰能力强、
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一种递归神经网络在FPGA平台上的实现方案详解
近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，
