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  • T2PAK：適用于汽車(chē)和工業(yè)高壓應(yīng)用的頂部散熱封裝

    安森美(onsemi)為強(qiáng)化其先進(jìn)封裝的電源產(chǎn)品組合，推出了兩款面向汽車(chē)與工業(yè)高壓(HV)應(yīng)用的頂部散熱封裝——T2PAK和BPAK。這兩款封裝專(zhuān)為應(yīng)對(duì)嚴(yán)苛工況而設(shè)計(jì)，與通過(guò)印刷電路板(PCB)散熱的傳統(tǒng)底部散熱封裝(如D2PAK和TOLL)不同，T2PAK與BPAK采用頂部散熱結(jié)構(gòu)，通過(guò)直接接觸外部散熱器實(shí)現(xiàn)高效熱傳導(dǎo)，顯著提升散熱性能。

  • 設(shè)計(jì)汽車(chē)過(guò)壓保護(hù)原型

    本文介紹如何使用拋負(fù)載保護(hù)電路來(lái)防止原型制作過(guò)程中出現(xiàn)意外的過(guò)壓/反向電壓情況。這種簡(jiǎn)單的電路能夠在因一時(shí)疏忽而接錯(cuò)電源時(shí)，保護(hù)電路不受損壞，從而避免數(shù)小時(shí)的返工時(shí)間。

  • 如何使用多相升壓轉(zhuǎn)換器

    當(dāng)系統(tǒng)需要的電壓高于可用電壓時(shí)，升壓轉(zhuǎn)換器是滿(mǎn)足這一需求的理想選擇。然而，經(jīng)典的標(biāo)準(zhǔn)升壓拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并非唯一方案。一種更優(yōu)的解決方案或許是移相多相升壓轉(zhuǎn)換器。這類(lèi)轉(zhuǎn)換器在高負(fù)載工況下效率更高，同時(shí)能降低輸入及輸出電容值。

  • ROS2 SLAM Toolbox 建圖和導(dǎo)航指南——米爾RK3576開(kāi)發(fā)板

    本文檔面向具備一定ROS基礎(chǔ)、希望深入理解并在實(shí)際項(xiàng)目中部署ROS2 Humble + SLAM Toolbox + Nav2完整建圖與導(dǎo)航系統(tǒng)的機(jī)器人工程師。我們將從零開(kāi)始，基于米爾RK3576開(kāi)發(fā)板逐步構(gòu)建一個(gè)功能完備的自主移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)，涵蓋環(huán)境搭建、機(jī)器人建模、SLAM建圖、自主導(dǎo)航以及生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)的優(yōu)化與排錯(cuò)。

  • 了解安全事項(xiàng)應(yīng)用筆記——第三部分：引腳FMEDA

    本文旨在深入探討IC引腳失效模式和影響分析(FMEA)的重要性，并結(jié)合ADI公司的安全事項(xiàng)應(yīng)用筆記，說(shuō)明FMEA在功能安全標(biāo)準(zhǔn)（如IEC 61508和ISO 13849）合規(guī)過(guò)程中的實(shí)踐意義。功能安全標(biāo)準(zhǔn)包含規(guī)范性和參考性?xún)深?lèi)條款，規(guī)定了系統(tǒng)集成商在進(jìn)行技術(shù)安全分析時(shí)需考慮的集成電路(IC)和印刷電路板(PCB)潛在失效情況。

    ADI
    2026-03-11
    引腳 FMEDA 電路板

  • 了解安全事項(xiàng)應(yīng)用筆記——第二部分：失效模式分配

    本系列第一部分圍繞元件失效率及可靠性預(yù)測(cè)方法展開(kāi)了討論。第二部分將介紹失效模式、影響及診斷分析（FMEDA）。作為系統(tǒng)集成商可采用的安全分析工具之一，F(xiàn)MEDA能依據(jù)IEC 61508等功能安全標(biāo)準(zhǔn)的要求，對(duì)安全相關(guān)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)估。開(kāi)展FMEDA分析需要獲取多項(xiàng)元件信息，其中包括失效率數(shù)據(jù)和失效模式分布(FMD)。本文將闡述FMD等因素如何影響FMEDA評(píng)估，并介紹ADI公司的安全應(yīng)用筆記如何提供此類(lèi)信息。

  • 為800V應(yīng)用選擇合適的半導(dǎo)體技術(shù)

    面向半導(dǎo)體高壓中間母線(xiàn)轉(zhuǎn)換器應(yīng)用的橫向GaN HEMT、SiC MOSFET與SiC Cascode JFET的對(duì)比

  • 了解安全事項(xiàng)應(yīng)用筆記——第1部分：失效率

    在依據(jù)工業(yè)功能安全標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行合規(guī)評(píng)估時(shí)，對(duì)安全相關(guān)系統(tǒng)的元器件可靠性進(jìn)行預(yù)測(cè)至關(guān)重要。預(yù)測(cè)結(jié)果通常以“給定時(shí)間內(nèi)的失效次數(shù)”(FIT)表示，F(xiàn)IT是安全性分析的重要依據(jù)，用于評(píng)估系統(tǒng)是否達(dá)到目標(biāo)安全完整性等級(jí)。業(yè)界有多個(gè)元器件失效率數(shù)據(jù)庫(kù)，可供系統(tǒng)集成商參考使用。本文討論了預(yù)測(cè)集成電路(IC)失效率的三種常用技術(shù)，并介紹了ADI公司的安全應(yīng)用筆記如何提供此類(lèi)失效率信息。

  • 智慧農(nóng)業(yè)革命：慣性檢測(cè)如何助力提升精度和生產(chǎn)力

    全球人口不斷增長(zhǎng)，為了在可持續(xù)的前提下保障糧食供應(yīng)，現(xiàn)代智慧農(nóng)業(yè)正積極擁抱技術(shù)革新和自動(dòng)化。慣性傳感器在多種應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮著重要作用。精密慣性測(cè)量單元為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域日益增多的機(jī)器人，包括自動(dòng)駕駛拖拉機(jī)、采摘機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等，提供導(dǎo)航和穩(wěn)定控制。此外，寬帶慣性傳感器可用于所有此類(lèi)復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。而且，慣性傳感器支持實(shí)現(xiàn)各種邊緣感知模式，如動(dòng)物追蹤、奶牛發(fā)情檢測(cè)和生命體征監(jiān)測(cè)等。

  • 使用 Keil Studio for Visual Studio Code開(kāi)發(fā) STM32 設(shè)備

    Keil Studio是 Arm 最新一代的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE），將嵌入式開(kāi)發(fā)工具直接集成到了 Visual Studio Code 中。作為 μVision 的后繼者，它提供了現(xiàn)代化的特性，包括與業(yè)界工具的無(wú)縫集成、版本控制支持，以及用于 CI 工作流的命令行接口（CLI）。

  • 6 GHz頻段無(wú)線(xiàn)電解決方案：16 nm收發(fā)器系列

    近期，6 GHz頻段被劃分用于無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)高速、低延遲應(yīng)用開(kāi)辟了新的可能性。ADI公司推出的16 nm收發(fā)器系列為該頻段提供了一種高度集成的解決方案，兼具低功耗和高性能。本文將介紹6 GHz頻段，并討論ADI收發(fā)器系列所采用的零中頻架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)。此外，本文還將重點(diǎn)介紹16 nm收發(fā)器系列的主要特性和在不同場(chǎng)景中的應(yīng)用。

  • 如何在SEPIC轉(zhuǎn)換器中構(gòu)建耦合電感模型

    本文討論如何在單端初級(jí)電感轉(zhuǎn)換器(SEPIC)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中構(gòu)建耦合電感模型。文章介紹了構(gòu)建正確模型的方法，并提供了公式。如果未正確構(gòu)建耦合電感模型，仿真結(jié)果可能與基準(zhǔn)結(jié)果存在顯著差異。

  • 米爾T153開(kāi)發(fā)板AD7616高速ADC采集系統(tǒng)詳解

    米爾MYD-YT153開(kāi)發(fā)板搭載全志T153處理器，提供LocalBus(LBC)并行總線(xiàn)接口，適合連接高速外設(shè)。AD7616是ADI公司推出的16位高精度并行ADC，具有16通道差分輸入，廣泛應(yīng)用于工業(yè)數(shù)據(jù)采集、儀器儀表等領(lǐng)域。

  • 利用GMSL打造高性能機(jī)器人視覺(jué)

    機(jī)器人系統(tǒng)越來(lái)越依賴(lài)視覺(jué)進(jìn)行感知并與環(huán)境交互，因而對(duì)高速、低延遲數(shù)據(jù)鏈路的需求日益增長(zhǎng)。千兆多媒體串行鏈路(GMSLTM)通過(guò)單條線(xiàn)纜即可實(shí)現(xiàn)視頻、控制信號(hào)和電力的傳輸，具備高可靠性，是一種極有潛力的解決方案。本文探討了攝像頭在機(jī)器人中的應(yīng)用，分析了攝像頭所面臨的連接挑戰(zhàn)，并闡述了GMSL如何助力實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展、穩(wěn)健、高性能的機(jī)器人平臺(tái)。

  • 面向嵌入式部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：模型壓縮深度解析

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為解決復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的強(qiáng)大工具。然而，這種能力往往伴隨著模型規(guī)模和計(jì)算復(fù)雜度的增加。當(dāng)輸入維度較大（例如長(zhǎng)時(shí)序窗口、高分辨率特征空間）時(shí)，模型需要更多參數(shù)、每次推理需要更多算術(shù)運(yùn)算，使其難以部署在嵌入式硬件上。

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