1.1 范围。本规范涵盖系列间和系列内射频 (RF) 同轴连接器适配器的性能要求和测试。1.2 分类。适配器由以下类别组成,并带有指定的零件识别号 (PIN)(见 3.1)。a.第 1 类 – 第 1 类适配器旨在在指定频率下提供卓越的 RF 性能,并且所有 RF 特性均已完全定义。b.第 2 类 – 第 2 类适配器旨在在提供指定 RF 性能的 RF 电路内提供机械连接。1.2.1 PIN。PIN 由字母“M”和基本规格表编号组成。零件编号中的第一位数字表示适配器主体(外壳)的材料和表面处理;即,“0”表示镀银黄铜,“3”表示钝化耐腐蚀钢,“4”表示镀金铜铍,“6”用于 SMA 系列和其他系列之间(SMA 主体为耐腐蚀钢,其他系列为黄铜),或“7”表示镀镍黄铜。后续数字将分配用于指定前一个“UG”编号或无意义的数字(如适用)。例如:M55339/ 01 - XXXXX 通用规格 规格表中的零件编号 规格表 AMSC N/A FSC 5935
在本文中,我们使用一种新型的低D K /D K /D F M-PPE(改良的聚苯苯基醚)堆积的干燥胶片材料以及5G /毫米波频段中传输特性的评估来报告RF滤清器底物的制造。用堆积层的过滤器底物是由SAP(半添加过程)制造的,它确保了铜和绝缘层之间的高粘附力。制造过滤器的传输特性评估表明,在28 GHz和39 GHz时,传输损失大大降低至1.0 dB。1。はじめに
偏见的双层石墨烯(BBG)是基于石墨烯 - 基于石墨烯的系统中兴奋性效应的重要系统,其易于调谐带隙。此带隙受外部门电压的控制,使一个人可以调整系统的光学响应。在本文中,我们研究了Bernal堆叠的BBG的激子线性和非线性光学响应,这是栅极电压的函数,包括平面(IP)和平面(OOP)方向。基于BBG电子结构的半分析模型,描述了栅极电压对激子结合能的影响,我们将讨论重点放在IP和OOP示例性响应上。线性和第二个谐波产生(SHG)非线性响应都对栅极电压非常敏感,因为带相互动量矩阵元素和系统的带隙都会随偏置潜力而变化。
传统透明导电氧化物 (TCO) 的技术策略是采用简并掺杂宽带隙半导体来实现两个关键特性:电导率和光学透明度。宽带隙半导体被选为主体材料,其带间跃迁高于可见光谱,而掺杂剂则增加载流子密度,从而提高电导率。锡掺杂氧化铟 (ITO) 因其在可见光谱中实现了高电导率和光学透明度的最佳平衡而得到广泛应用。[3] 然而,由于铟矿的供应有限,ITO 用作 TCO 的使用越来越多,导致 ITO 成本上升。[4] 同时,许多其他应用,如日盲探测、紫外 (UV) 光刻、紫外发光二极管和紫外固化,都需要紫外光谱中的透明导体。[5–8] 然而,传统的高电导率 TCO 在光谱的紫外侧表现出低透射率。 [1]
约为 3.75 eV,高于 PbS 本体带隙值,这是由于纳米晶 PbS 壳中的量子限制效应,其厚度约为 10 nm,如前所述 [9],[25]。有效带隙的增加使纳米晶 PbS 结构成为太阳能电池应用中更合适的窗口材料。
红外辐射是由导带和价带中电子和空穴的辐射复合产生的。因此,发射光子能量与带隙能量 E g 密切相关。发射波长可根据公式 (μm) = 1.240/Eg (eV) 计算。内部效率取决于能带结构、掺杂材料和掺杂水平。直接带隙材料提供高效率,因为电子和空穴的复合不需要声子。GaAs 是直接带隙材料,而 Ga 1-X Al X As 在 X = 0.44 之前是直接带隙材料。掺杂物质 Si 提供最佳效率,并且通常会将低于带隙能量的发射波长移入红外光谱范围约 50 nm。电荷载流子通过 pn 结注入材料。在 GaAs 和 Ga 1-X Al X As 中很容易形成高注入效率的结。价数为二的金属(例如 Zn 和 Mg)可获得 p 型导电性,价数为六的元素(例如 S、Se 和 Te)可获得 n 型导电性。但是,价数为四的硅可占据 III 价和 V 价原子的位置,因此可充当施主和受主。导电类型主要取决于材料生长温度。通过采用精确的温度控制,可在结的两侧生长具有相同掺杂物质 Si 的 pn 结。另一方面,Ge 的价数也是四,但在高温下占据 V 族位置,即 p 型。
计时器外围设备对于所有嵌入式设备至关重要[3]。微控制器单元(MCUS)的摄影师今天提供了大量的计时器模块,从通用物质到高度专业的组件。随着新兴的互联网(IoT),嵌入式控制者的设备,应用程序,应用程序和部署上下文的增加,数量和异质性增加了,对促进可移植性的声音硬件抽象的需求也是如此。嵌入式操作系统(OSS)是在物联网中开发可持续应用的普遍解决方案。越来越流行的嵌入式OS是Riot [1]。此开源OS明确针对低功率和资源约束的嵌入式设备。Riot提供了五个不同的低级计时器模块,它们的使用和功能可用性都不同。通过这项工作,我们想设计一个新的低级计时器界面,该接口统一了当前API并在此简化整个Riot生态系统中的计时器使用情况。我们从第2节中的计时器外围设备进行大规模分析开始,然后绘制低级计时器-API,该计时器API改进了现有的