这是学习sigma delta ADC的很好的一本书籍，供大家学习。
标签： adc
上传时间： 2022-04-03
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boost pfc 双闭环PI控制的simulink仿真AC220V/DC400V
上传时间： 2022-06-17
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树莓派（Raspberry Pi）各版本的差别 树莓派（Raspberry Pi）各版本的差别
标签： 树莓派 raspberry pi
上传时间： 2022-06-20
上传用户：jiabin
台系宏康HY3102 24位sigma-delta ADC芯片，SPI接口。本人写的主控HY16F198 C驱动程序,经过测试验证可用。程序及注释完整，有需要的可以下载参考。
标签： ADC sigma-delta hy3102 驱动
上传时间： 2022-06-22
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摘要：通过分析三相脉宽调制（PWM）整流器在dq旋转坐标系下的数学模型，设计了具有前馈解祸控制的PWM整流器双闭环控制系统。根据系统对电流内环的控制要求设计电流比例积分（P）调节器，提出按闭环幅频特性峰值（M.）最小准则来确定调节器参数的方法；根据系统对电压外环的控制要永，采用模最佳整定法来设计电压PI调节器。最后对整个PWM整流器双闭环控制系统进行仿真，仿真结果验证了PI调节器设计的正确性。关键词：PWM整流器；双闭环；P1调节器；电流环；电压环
上传时间： 2022-06-22
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Cadence® Allegro® Sigrity™ PI(电源完整性）集成设计和分析环境，帮助您简化在高速和高电流PCB系统和IC封装上的电源分配网络创建流程。设计工程师和电气工程师可使用一系列从基础到进阶的功能，对设计周期各阶段的电气性能进行探索、优化和解决问题。通过使用独特的电气约束驱动设计流程，设计周期将大幅缩短，最终产品成本也将大大减少。 Allegro Sigrity PI solution（电源完整性）提供了可扩展、高性价比的预布局及布局后系统PDN设计和分析环境，包含电路板、封装和系统级的初阶及进阶分析。Allegro Sigrity PI Base与CadencePCB和IC封装layout编辑器、CadenceAllegro Design Authoring紧密集成，实现了PCB和IC封装设计从前端至后端的约束驱动PDN设计。
标签： 电源完整性
上传时间： 2022-07-11
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树莓派入门资料Getting Started with Raspberry Pi(2012 12) Matt Richardson 文字版
标签： 树莓派
上传时间： 2022-07-21
上传用户：shjgzh
现代电路设计不断朝高速、高密度、低电压、大电流趋势发展，信号完整性（Signal Integrity，SI）、电源完整性（Power Integrity，Pl）和电磁兼容（Electromagnetic Compatibility，EMC）问题日益突出。传统设计方法显得力不从心，需综合三者间相互影响进行协同设计。本文首先介绍了高速电路SI、PI及EMC问题，接着重点分析了SI-PI协同仿真分析技术以及系统EMC权衡策略。通过对SSN耦合机制的分析，讨论了SI与PI之间的相互影响，并提出了两种用于SI-PI协同仿真的简化模型。在此基础上开发了SI-PI协同仿真分析工具——SI-PI Co-sim Tool，并以DDR3内存仿真分析为例介绍了工具的应用。本文对SI-PI协同建模仿真技术的分析，直观展示了电源噪声对信号传输质量的影响，在此基础上开发的SI-PI协同分析工具可很好地辅助高速电路设计。
上传时间： 2022-07-25
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树莓派入门套件A光盘.rar 2.87G2020-03-03 16:17 raspberry pi 3B+ 系统烧入及设置WIFI连接方法.rar 259.6M2020-03-03 16:17 C套餐资料.rar 573M2020-03-03 16:17 B套餐资料.rar 1.87G2020-03-03 16:17 raspbian-stretch.rar …………
上传时间： 2013-07-21
上传用户：eeworm
本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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