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數(shù)據(jù)中心的日常運(yùn)營(yíng)需要兼顧安全和能耗。通過(guò)在接近傳感器和液位傳感器中采用干簧開關(guān)技術(shù)，工程師能夠輕松實(shí)現(xiàn)滿足數(shù)據(jù)中心性能和可持續(xù)性安全目標(biāo)的監(jiān)測(cè)傳感器。干簧開關(guān)技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)靜態(tài)零功耗：干簧開關(guān)在未被磁場(chǎng)激活時(shí)始終處于完全被動(dòng)狀態(tài)，其他傳感技術(shù)則需要持續(xù)供電非接觸式驅(qū)動(dòng)：通過(guò)磁力控制實(shí)現(xiàn)切換，降低待...
探索CC85xx系列：2.4 GHz無(wú)線數(shù)字音頻的理想之選 在當(dāng)今的無(wú)線音頻領(lǐng)域，尋找一款高性能、低成本且易于集成的解決方案是眾多電子工程師的目標(biāo)。德州儀器（TI）的CC8520、CC8521、CC8530和CC8531系列2.4 GHz RF SoC，憑借其卓越的性能和豐富的功能，成為了無(wú)線數(shù)字音...
許多關(guān)鍵應(yīng)用要求能夠測(cè)量到非常小的電流，如 pA量級(jí)或更小的電流。這些應(yīng)用包括測(cè)定FET的柵極漏電流，測(cè)試靈敏的納米電子器件，以及測(cè)量絕緣器件和電容的漏電流。...
瑞薩RL78/F22 MCU基于e2studio開發(fā)環(huán)境創(chuàng)建觸摸應(yīng)用樣例工程...
在無(wú)線通信領(lǐng)域，確保終端設(shè)備符合3GPP國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于制造商、運(yùn)營(yíng)商以及最終用戶來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。R&S推出的R&SCMsequencer作為一款強(qiáng)大的圖形化腳本工具，專門設(shè)計(jì)用于自動(dòng)化5G NR及其他無(wú)線技術(shù)的3GPP射頻測(cè)試，并且具有強(qiáng)大的編輯功能，可以輕松實(shí)現(xiàn)頻帶遍歷。本文將深入探討...
一、產(chǎn)品綜述在工業(yè)控制、儀器儀表、數(shù)據(jù)采集等領(lǐng)域，大量系統(tǒng)仍基于傳統(tǒng)MCU、DSP或?qū)Ｓ锰幚砥髌脚_(tái)構(gòu)建。這類平臺(tái)往往在計(jì)算與控制層面成熟穩(wěn)定，但原生USB能力不足，或完全缺失。若為增加USB接口而整體更換主控，不僅帶來(lái)高昂的硬件重構(gòu)成本，也引入軟件遷移風(fēng)險(xiǎn)。芯佰微的CBM9001A面向傳統(tǒng)嵌入式平臺(tái)...
一、引言在當(dāng)前的半導(dǎo)體行業(yè)中，微處理器系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制、智能儀器和便攜式電子設(shè)備等領(lǐng)域。這些應(yīng)用對(duì)微處理器的穩(wěn)定運(yùn)行提出了嚴(yán)格要求，特別是對(duì)電源電壓的持續(xù)可控性。微處理器的穩(wěn)定運(yùn)行高度依賴于電源電壓的精確控制，因?yàn)槿魏坞妷翰▌?dòng)超出閾值都可能導(dǎo)致程序異常運(yùn)行、數(shù)據(jù)損壞，甚至整個(gè)設(shè)備的死機(jī)。然...
今天繼續(xù)為大家介紹i.MX RT1180實(shí)現(xiàn)EtherCAT+伺服控制的終極實(shí)踐：雙電機(jī)控制與Ethercat資源使用。...
開關(guān)噪聲是由電流突然通斷（ON/OFF）切換引發(fā)的高頻振鈴，尤其常見(jiàn)于開關(guān)電源及高速工作的半導(dǎo)體器件中。這類噪聲雖可通過(guò)優(yōu)化電路板布線實(shí)現(xiàn)降噪，但針對(duì)泄漏的輻射噪聲，需采取專門的應(yīng)對(duì)措施。此外，平行布線之間會(huì)產(chǎn)生串?dāng)_，進(jìn)而引發(fā)感應(yīng)噪聲。本文以DC-DC轉(zhuǎn)換器為例，詳細(xì)闡述開關(guān)噪聲的產(chǎn)生原理、電子電路...
ADI提供了多款簡(jiǎn)化USB線纜電源轉(zhuǎn)換的器件，其中LTC3455實(shí)現(xiàn)了超高水平的功能集成度。LTC3455 采用4mm × 4mm QFN封裝，能夠無(wú)縫管理交流適配器、USB線纜和鋰離子電池之間的電源流，同時(shí)符合USB供電標(biāo)準(zhǔn)。...
1.OCR文字識(shí)別簡(jiǎn)介文字識(shí)別也是圖像領(lǐng)域一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題。然而，對(duì)于自然場(chǎng)景圖像，首先要定位圖像中的文字位置，然后才能進(jìn)行文字的識(shí)別。所以一般包含兩個(gè)步驟：文字檢測(cè)：解決的問(wèn)題是哪里有文字，文字的范圍有多少。文字識(shí)別：對(duì)定位好的文字區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，主要解決的問(wèn)題是每個(gè)文字是什么，將圖像中的文字區(qū)域進(jìn)轉(zhuǎn)化...
本文將從諾頓定理的基本原理、具體求解方法，到與其他分析方法的區(qū)別，進(jìn)行通俗易懂的介紹。同時(shí)，也將對(duì)諾頓定理的使用要點(diǎn)進(jìn)行整理歸納。...
當(dāng)應(yīng)變計(jì)所粘附的物體發(fā)生形變或位移時(shí)，應(yīng)變計(jì)也會(huì)隨之形變，并將機(jī)械特性轉(zhuǎn)換為可電測(cè)的信號(hào)。...
在工業(yè)控制、車載電子、機(jī)器人等領(lǐng)域，“實(shí)時(shí)性”?是決定項(xiàng)目成敗的關(guān)鍵?——?當(dāng)設(shè)備需要在微秒級(jí)響應(yīng)傳感器信號(hào)、執(zhí)行控制指令時(shí)，普通?Linux?的?“不確定性延遲”?會(huì)直接導(dǎo)致任務(wù)失敗。今天我們不繞理論，直接上實(shí)戰(zhàn)干貨：整理?RK?全系列?5?款主流芯片的實(shí)時(shí)測(cè)試指令，更深度解析?RK3576?的獨(dú)...
本文為創(chuàng)龍科技DR1 系列評(píng)估板 Linux 應(yīng)用開發(fā)手冊(cè)，系統(tǒng)講解開發(fā)環(huán)境搭建、GDB 調(diào)試、多類型應(yīng)用案例及 MQTT 通信實(shí)現(xiàn)。核心內(nèi)容包括 LinuxSDK 與工具鏈配置、GDB 遠(yuǎn)程調(diào)試流程，以及 LED、按鍵、CAN、TCP/UDP、串口等常用開發(fā)案例，同時(shí)覆蓋 Python 腳本開發(fā)與...
隨著澳大利亞電動(dòng)汽車普及率持續(xù)上升，充電樁作為核心基礎(chǔ)設(shè)施，正迎來(lái)出口新機(jī)遇。然而，所有進(jìn)入澳洲市場(chǎng)的充電樁產(chǎn)品，無(wú)論交流（AC）還是直流（DC），都必須通過(guò)RCM認(rèn)證——這一涵蓋電氣安全與電磁兼容性（EMC）的強(qiáng)制性合規(guī)程序。盡管目標(biāo)一致，但不同類型的充電樁在認(rèn)證過(guò)程中的檢測(cè)費(fèi)用和時(shí)間周期卻存在顯...
無(wú)線充電依賴電感精確控制，影響能量傳遞效率，關(guān)鍵參數(shù)包括電感值、阻抗、線材與尺寸，確保高頻高效傳輸。...
【博主簡(jiǎn)介】本人“ 愛(ài)在七夕時(shí) ”，系一名半導(dǎo)體行業(yè)質(zhì)量管理從業(yè)者，旨在業(yè)余時(shí)間不定期的分享半導(dǎo)體行業(yè)中的：產(chǎn)品質(zhì)量、失效分析、可靠性分析和產(chǎn)品基礎(chǔ)應(yīng)用等相關(guān)知識(shí)。常言：真知不問(wèn)出處，所分享的內(nèi)容如有雷同或是不當(dāng)之處，還請(qǐng)大家海涵。當(dāng)前在各網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上均以此昵稱為ID跟大家一起交流學(xué)習(xí)！ 功率半導(dǎo)體熱...
電磁兼容性（EMC）作為一門研究電磁干擾以及抗擾度的系統(tǒng)科學(xué)，已成為衛(wèi)星設(shè)計(jì)、制造和測(cè)試中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)于現(xiàn)代衛(wèi)星系統(tǒng)而言，電磁兼容性意味著兩個(gè)核心能力：一是在復(fù)雜的電磁環(huán)境中保持正常工作而性能不降級(jí)的能力（抗擾度）；二是不對(duì)其他電子設(shè)備產(chǎn)生有害電磁干擾的能力（發(fā)射控制）。衛(wèi)星EMC測(cè)試即是驗(yàn)證衛(wèi)星...
構(gòu)建自主機(jī)器人需要具備可靠且低延遲的視覺(jué)感知能力，以實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的深度估計(jì)、障礙物識(shí)別、定位與導(dǎo)航。這些功能對(duì)計(jì)算性能有較高要求。NVIDIA Jetson 平臺(tái)雖為深度學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)大的 GPU 支持，但隨著 AI 模型復(fù)雜性的提升以及對(duì)實(shí)時(shí)性能的更高需求，GPU 可能面臨過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)。若將所有感知...
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