Questions tagged «electrical-engineering»

电力,电子学和电磁学的研究和应用。当经过电气工程师培训的人很可能能够回答您的问题时,请使用此标签。

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逻辑分析仪应该采样多快?
如果我有一个10 MHz的数字信号,我需要用逻辑分析仪进行采样的速度有多快,以避免任何误码?如果要连接协议解码器(例如SPI),最小采样率会增加吗? 我知道Nyquist-Shannon采样定理,以及10 MHz方波在较高谐波(30 MHz,50 MHz等)下具有显着能量的事实。但是,逻辑分析仪不需要完全采样或重现方波即可知道它是逻辑1还是0。我正在寻找避免比特错误或协议解码错误的实际必要条件。 我正在使用Saleae Logic Pro 16。

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使用离散扩展卡尔曼滤波器(EKF)的可观察性
我建立了(几个)离散扩展卡尔曼滤波器(EKF)。我正在构建的系统模型具有9个状态和10个观察值。我看到除一个州外,大多数州都在融合。除了1-2的EKF状态估计之外,所有其他函数似乎都在漂移。由于EKF依赖于所有收敛的状态,因此在偏离之后,其余状态是非常错误的。 如何检查EKF的可观察性?我是否只是简单地检查测量雅可比行列的等级,看看它是否小于测量雅可比行列的最大等级? 在我的模拟中添加更多的测量值之后,我可以使事情收敛。但是,关于可观察性的问题仍然存在! 问题: 地面真实性和EKF估计图可在此处找到或参见下文。 笔记: 该模型在时间步长400-600之间是非常非线性的,因此某些状态存在一定差异 图/状态6似乎有所不同 请忽略图8/9的“传感器读数”图 我尝试过的事情: 我知道对于线性状态空间系统,您可以使用Cayley Hamilton定理来检查可观察性。 我试图检查创新/测量残差e,所有创新都收敛为0 我也测试了不同的输入,它们似乎并没有影响发散状态的收敛。 我对EKF进行了调优,但没有任何收敛迹象 另一个输入信号的图形:或参见下文 与同事交谈后,他建议我调查另一个问题,该问题可能是线性依赖于两个状态的观测值,例如y = x1 + x2。可以满足相同条件的值有无数y,但是可观察性难道也不能解决这个问题吗? 请让我知道我还有什么可以提供的。 地面真实情况和EKF估计图: 单击图像可查看大图 附加输入信号: 单击图像可查看大图

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是否有不同的太阳能电池板可从家庭照明中获取能量?
我一直在研究使用太阳能电池板从房屋照明中获取能量的方法。 是否有专门设计用来捕获室内更高效率的太阳能电池板? 如果是这样,为此目的而设计的室外和室内太阳能电池板有什么区别? 参考文献: 太阳能效率限制 太阳能电池可以使用白炽灯充电吗? 夜间太阳能电池板可以从路灯充电吗?由于白天确实会从太阳中充电!

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超声波接近传感器如何检测不同于汽车和卡车的摩托车?
我的车上有超声波接近传感器来帮助我停车。我注意到,当摩托车驶过我时,接近警报响起。我原本以为摩托车太近了,但是现在我发现情况并非如此。距离和速度相似的汽车或其他道路使用者,不会触发传感器。我的行进速度似乎并不重要。 我对排除警报的某些方面不感兴趣。我只是想了解为什么会发生这种情况。在未检测到其他道路使用者的情况下,摩托车或其运动的特殊特性会导致其被传感器检测到吗?

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制造的机器上的这个神秘符号是什么?
我希望这是提出这个问题的正确地方;如果不是的话,我真的很感谢一些提示,我可以在哪里找到答案。 上面的符号(对于模糊的质量表示歉意)位于中国/台湾制造的测试设备上。它位于制造商的标签上。我在Internet上的其他任何地方都找不到它的踪影(我已经过绝对,积极的搜索)。 有人可以阐明这个符号的含义吗?例如,电气安全认证,制造标准...? 非常感谢你!

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如何计算较高频率的介电常数?
在许多书中,材料的介电常数仅以一个或几个频率的介电常数列出。经常使用1 kHz(例如,《塑料技术手册》,第4版,ISBN-13:978-0-8493-7039-7),但我正在寻找至少2000倍以上频率的介电常数(2 -4 GHz)。 如何计算更高频率下材料的介电常数?介电常数在这里仍然有用吗?


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写入2K页大小的NAND闪存时节省RAM内存
我正在为Samsung K9WAG08U1D NAND flash芯片编写驱动程序。内存芯片的规格提到其页面大小为2048字节(2kB)。我正在使用TI MSP430F2619具有4096字节(4kB)RAM的A。这意味着我只需要分配2k内存缓冲区即可写入闪存。我的应用程序是协议转换器,因此需要一个额外的缓冲区来处理来回传输。请建议我采用更好的方法来减少由于闪存页面大小而导致的RAM需求。

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CPU和其他芯片的热力学如何处理?
我听说设计此类系统的热效率非常困难。我不确定为什么,但是我很感兴趣。 一方面,我敢打赌热量一定程度上是系统总功率的函数。另一方面,随着单个位的翻转,我想象热量会在芯片周围移动。 热量如何在芯片周围移动,这如何影响CPU的散热?是否进行了特殊补偿以适应热量的移动?

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系统对阶跃功能(重载功能)的响应
我想计算对电/热系统阶跃函数的响应。通常,我可以“轻松地”计算传递函数:HHH H(ω )= VØ ü Ť(ω )Vin(ω)H(ω)=Vout(ω)Vin(ω)H(\omega) = \frac{V_{out}(\omega)}{V_{in}(\omega)} 由于Heaviside函数的傅立叶变换()(用WA计算):FF\mathcal{F} F(θ (t ))=V一世n(ω )=π2−-√δ(ω )+ 我2个π−-√ωF(θ(Ť))=V一世ñ(ω)=π2δ(ω)+一世2πω\mathcal{F}(\theta(t)) = V_{in}(\omega) = \sqrt{\frac{\pi}{2}}\delta(\omega)+\frac{i}{\sqrt{2\pi}\omega} 因此,请注意傅立叶逆变换:一世F一世F\mathcal{IF} VØ ü Ť(t)=IF{(π2−−√δ(ω)+i2π−−√ω)H(ω)}Vout(t)=IF{(π2δ(ω)+i2πω)H(ω)}V_{out}(t) = \mathcal{IF} \left\{ \left( \sqrt{\frac{\pi}{2}}\delta(\omega)+\frac{i}{\sqrt{2\pi}\omega} \right) H(\omega) \right\} 为了检查数学,我尝试为简单的RC系统计算响应: 我应该得到电容器的众所周知的电荷。传递函数: H(ω)=11+iωRCH(ω)=11+iωRCH(\omega) = \frac{1}{1+i\omega R C} 用WA(R = C = 1)计算傅立叶逆变换(一世F一世F\mathcal{IF})得到:R = C= 1[R=C=1个R=C=1 如果我们在时间上往后退:/。所以问题是……我在做什么错? 我使用Laplace Transforms进行了相同的操作,但一切正常……但是我不明白为什么。 …


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将半导体键合到PCB
我正在尝试将约1-2cm ^ 2的半导体样品(Si和Ge)粘合到玻璃纤维印刷电路板(PCB)上。105树脂209固化剂(固化时间长)。这就是我所使用的。(以标准比例混合) 我想要控制绝缘的厚度。因此,我还尝试在环氧树脂中添加一些填料。玻璃珠(表面上撒有980万..样厚的IMO)。氧化铝,240粒度。(按重量计,约1份Al2O3到2份环氧。)所有样品(但只有一个Ge)均来自一块旧的硅片。样品和pcb用丙酮清洗,并用棉签涂药器擦洗。环氧混合。应用,并将样品推入到位。 并允许治愈24小时。 然后将它们浸入液氮(LN2)中。几滴灌装后,在室内空气中加热,用Al2O3填料胶粘的样品掉落了。 进一步浸泡后,将样品用未加工的环氧树脂和小珠掉落。还有更多的酷刑包括用热风枪更快地加热。除了Ge样本,我已经失去了一切。 最后一次滥用是从LN2中提取Ge样品,然后将其放入一杯温水中多次。它保持附着。 所有键在Si界面处失效,并且环​​氧树脂保持附着在PCB上(玻璃珠除外,玻璃珠在各处失效)。 那怎么了 我首先想到的是热膨胀系数(CTE)。这是一些值的链接,Si非常低。 pcb为〜12-14 ppm。 然后我想到了清洁。旧的硅样品可能含有各种手油。 最终的区别是,硅样品的两面都抛光,而锗仅在顶部……底部很粗糙。 哇,那是一个很长的问题,(对不起) 我今天整理了一批新的样品来尝试回答这些问题。他们将在周末治愈。 我也想知道是否需要其他环氧树脂?西部105保持柔韧性。 我不知道这是好事还是坏事。


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待机模式下的低功耗蓝牙和低功耗蓝牙/ EDR有什么区别?
众所周知,低功耗蓝牙仅在称为连接事件的短时间间隔内传输数据。连接事件以预定义的周期定期发生。其余时间,蓝牙LE设备不会发送或接收数据。这就是达到低能耗的方式。 同时,经典的蓝牙BR / EDR具有公园状态。在此模式下,停放的从属设备会定期唤醒,以收听频道,以便重新同步并检查广播消息。其余时间,蓝牙BR / EDR设备不会发送或接收数据。 那么,为什么蓝牙LE消耗的能量更少?

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无电子油门的自动变速
我需要为FSAE汽车设计自动变速系统。离合器和变速箱通过Pi Innovo发动机控制单元(ECU)进行电子接合和分离。 我担心的问题是降档,我想进行重新匹配,以实现快速,干净的降档和离合器寿命。我的团队不可能使用电子节气门,因此我无法以电子方式“使”节气门“发亮”。 我的想法是,当需要降档时,我会发出信号以电子方式完全分离离合器,然后,当发动机RPM达到认为匹配的水平时,我会发送信号以进行换档。 在离合器完全分离的情况下,允许我的发动机旋转会损坏离合器吗?另外,转速匹配有多重要?经过一个星期的比赛,我们已经更换了离合器,难道重新匹配不是一个大问题吗?

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