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饱和区三极管近似于导体
2024-10-01
《学渣的电子技术自学笔记》——三极管的放大区、截止区与饱和区(基于NPN型)
<学渣的电子技术自学笔记>--三极管的放大区.截止区与饱和区(基于NPN型) 1.放大区 三极管输出特性曲线近似水平的部分是放大区.在放大区,\(I_C=\overline{β}I_B\).因此,放大区也被称作线性区.三极管处于放大状态时,发射结正向偏置,集电结反向偏置.对NPN型而言,\(U_{CE}>U_{BE},U_{BE}>0,U_{BC}<0\). 三极管输出特性曲线 2.截止区 \(I_B=0\)的曲线以下的区域处于截止区.此时发射结处于反偏,集电
初级模拟电路:3-9 BJT三极管实现逻辑门
回到目录 BJT晶体管可以实现逻辑门,事实上,在场效应管被发明用于集成电路以前,各种逻辑门芯片中的电路就是用BJT晶体管来实现的.最早人们使用二极管与BJT组合来实现逻辑门,这个称为二极管-晶体管逻辑(Diode-Transistor Logic),简称DTL:后来改进为全部用BJT晶体管来实现逻辑门,这个称为晶体管-晶体管逻辑(Transistor-Transistor Logic),简称TTL.早期广为人知的TTL电平,就是基于这种用BJT晶体管实现的逻辑门.TTL的优点是响应速度比较快,缺
PID控制器开发笔记之三:抗积分饱和PID控制器的实现
积分作用的引入是为了消除系统的静差,提高控制精度.但是如果一个系统总是存在统一个方向的偏差,就可能无限累加而进而饱和,极大影响系统性能.抗积分饱和就是用以解决这一问题的方法之一.这一节我们就来实现抗积分饱和的PID算法. 1.抗积分饱和的基本思想 所谓积分饱和就是指系统存在一个方向的偏差,PID控制器的输出由于积分作用的不断累加而扩大,从而导致控制器输出不断增大超出正常范围进入饱和区.当系统出现反响的偏差时,需要首先从饱和区退出,而不能对反向的偏差进行快速的响应. 为了解决积分饱和的问题,人们引
51单片机I/O口使用经验
按常规,在51端口(P1.P2.P3)某位用作输入时,必须先向对应的锁存器写入1,使FET截止.一般情况是这样,也有例外.所谓IO口内部与电源相连的上拉电阻而非一常规线性电阻,实质上,该电阻是由两个场效应管并联在一起:一个FET为负载管,其阻值固定:另一个FET可工作在导通或截止两种状态(姑且叫可变FET).使其总电阻值变化近似为0或阻值较大(20千欧--40千欧)两种情况.当和端口锁存器相连的FET由导通至截止时,该阻值近似为0,可将引脚快速上拉至高电平:当和锁存器相连的FET由截止至导通时,
PID控制算法的C语言实现
参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的
IT人才最容易犯的17个错误--人生警言
转载 记得刚参加工作时(那是97年),中国的IT刚刚兴起,那时,作为一个IT人士是一件很光荣的事,而那时的我正在做电气和电子相关的工作.99年第一次跳槽,进入了IT行业做软件开发.至今,中国的IT已经走过了十多年.但昔日的“光荣一员”却成为了现在的“IT农民工”,这究竟是怎么了?是中国的 IT发展已经很好了所造成的吗?不是!在我看来中国的IT还比较的原始,还有很大的提升空间.我认为造成这一切的都是我们自己,是人!是我们的意识和方法问题.还记得刚从事软件行业时,当时有一句话很流行,这句话现在应当还
学习笔记TF048:TensorFlow 系统架构、设计理念、编程模型、API、作用域、批标准化、神经元函数优化
系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件
Batch Normalization
一.BN 的作用 1.具有快速训练收敛的特性:采用初始很大的学习率,然后学习率的衰减速度也很大 2.具有提高网络泛化能力的特性:不用去理会过拟合中drop out.L2正则项参数的选择问题 3.不需要使用使用局部响应归一化层,BN本身就是一个归一化网络层 4.可以把训练数据彻底打乱 神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(bat
致IT同仁 — IT人士常犯的17个职场错误
记得刚参加工作时(那是97年),中国的IT刚刚兴起,那时,作为一个IT人士是一件很光荣的事,而那时的我正在做电气和电子相关的工作.99年第一次跳槽,进入了IT行业做软件开发.至今,中国的IT已经走过了十多年.但昔日的"光荣一员"却成为了现在的"IT农民工",这究竟是怎么了?是中国的IT发展已经很好了所造成的吗?不是!在我看来中国的IT还比较的原始,还有很大的提升空间.我认为造成这一切的都是我们自己,是人!是我们的意识和方法问题.还记得刚从事软件行业时,当时有一句话很
FPGA学习笔记(三)—— 数字逻辑设计基础(抽象的艺术)
FPGA设计的是数字逻辑,在开始用HDL设计之前,需要先了解一下基本的数字逻辑设计-- 一门抽象的艺术. 现实世界是一个模拟的世界,有很多模拟量,比如温度,声音······都是模拟信号,通过对模拟信号进行约束,我们就会抽象出来高电平和低电平,也就是0和1,用来构建整个数字逻辑世界,这个约束就是电平规则约束,比如常见的有以下几种: 电平约束 VDD/VCC 0 1 CMOS 3~8V 0~0.3VDD 0.7~1VDD TTL 5V±5% 0~0.7 2.4~5 LVCMOS 3.3 0~0.9
深度学习之Batch Normalization
在机器学习领域中,有一个重要的假设:独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差.而在深层神经网络的训练中,当中间神经层的前一层参数发生改变时,该层的输入分布也会发生改变,也就是存在内部协变量偏移问题(Internal Covariate Shift),从而造成神经层的梯度消失,模型收敛过慢的问题. Batch Normalization(BN,批量标准化)就是一种解决内部协变量偏移问题的方法,它通过对神经网络的中间层进行逐层归
TTL与非门电路分析
TTL与非门(TTL推挽式与非门)是TTL集成逻辑门的一种,主要由三极管和二极管构成.如图(a)所示,它由输入级,中间级,输出级三部分组成.TTL与非门的优点在于输出阻抗低,带负载能力强,工作速度快.下面我们详细分析电路各部分功能. 规定输入输出电位小于0.8V为低电平,大于2V为高电平.电路三极管为NPN型,NPN型三极管(T1为多发射极NPN三极管)构造如图(b)所示,一般三极管有以下特性: ♦ 当VBE>0.7V时,称发射结施加正偏电压,三极管导通:当VBE<0.7V时,称发射结施加反偏
【机器学习】激活函数(Activation Function)
https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382795 激活函数是模型整个结构中的非线性扭曲力 神经网络的每层都会有一个激活函数 1.逻辑函数(Sigmoid): 使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状,它在物理意义上最为接近生物神经元. 其自身的缺陷,最明显的就是饱和性.从函数图可以看到,其两侧导数逐渐趋近于0,杀死梯度. 函数图像: 2.正切函数(Tanh): 非常常见的激活函数.与sigmoid相比,它的输出均值是0,使得其收敛
『计算机视觉』各种Normalization层辨析
『教程』Batch Normalization 层介绍 知乎:详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 一.两个概念 独立同分布(independent and identically distributed) 独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练.提升机器学习模型的预测能力 白化(whitening) 去除特征之间的相关性 —> 独立: 使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布. 二.问题 1.抽象程度高的层难以训练 深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一
TTL集成门电路工作原理和电压传输特性
集成电路(Integrated Circuit 简称IC):即把电路中半导体器件,电阻,电容以及连线等制作在一块半导体基片上构成一个完整的电路,并封装到一个管壳内 集成电路的有点:体积小,重量轻,可靠性高,功耗低. 集成度:一个封装内含有等效逻辑门的个数或元器件的个数. 双极型TTL反相器:由三极管——三极管构成的逻辑电路(实现非门的功能),具体的电路图很复杂,了解下就好了 将多个反相器集成在一块基片上构成所谓的芯片.芯片引脚含义出厂就规定了,哪个输入哪个输出从而实现对应的逻辑关系 以下俩个概念
【网络优化】Batch Normalization(inception V2) 论文解析(转)
前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有
网络权重初始化方法总结(下):Lecun、Xavier与He Kaiming
目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接上回,全0.常数.过大.过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验,所以应初始化在
初级模拟电路:3-11 BJT实现电流源
回到目录 1. 恒流源 (1)简易恒流源 用BJT晶体管可以构造一个简易的恒流源,实现电路如下: 图3-11.01 前面我们在射极放大电路的分压偏置时讲过,分压偏置具有非常好的稳定性,几乎不受晶体管的β参数偏移的影响,因此可以用这个分压偏置电路来实现恒流源.其电路计算方法与分压偏置也是类似的: 基极电压VB为: 发射极电压VE为: 最终输出电流为: 当然,这个恒流源假设BJT晶体管工作在正常的放大区内,所以负载的阻值RL不能太大,否则RL上会产生过大的压降,迫使VCE变小直至小于VCEsat而进
初级模拟电路:3-8 BJT数据规格书(直流部分)
回到目录 本小节我们以2N4123通用型BJT硅基晶体管为例,来介绍如何阅读BJT的数据规格书,点此链接可以阅读和下载2N4123的数据规格书. 1. 总体性能 打开datasheet后,首先看标题: 图3-8.01 可以看到,这是2N4123.2N4124共用的一个datasheet,而且是通用型NPN硅基三极管.然后在在第一页的右侧,厂家给出了管脚识别方法和管体上的文字标记含义: 图3-8.02 在第一页的主体篇幅,数据规格书列出了这个BJT晶体管的所有极限性能,好让使用者先对这个器件有一个
检索式chatbot:
小夕从7月份开始收到第一场面试邀请,到9月初基本结束了校招(面够了面够了T_T),深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀.从微软主打情感计算的小冰,到百度主打智能家庭(与车联网?)的DuerOS和UNIT,到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜,以及腾讯的小微和搜狗的汪仔,更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了,小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈,吓得小夕赶紧码了这篇文章. 1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本.从对话目的
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