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AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻的误差会产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但除此之外，此电流还会有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，通常也会显示亚倍数变化。对于逐次逼近转换器，这些变化将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或亚倍数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转到另一个转换阶段而变化。（注入自动归零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这通常表现为结果震荡和/或结果缺失；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换并显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
单离子机械振荡器的量子增强传感
特殊量子态用于计量学，以实现低于经典行为状态 1,2 所确定的极限的灵敏度。在玻色子干涉仪中，压缩态 3、数态 4,5 和“薛定谔猫”态 5 已在各种平台上实现，并且与使用相干态的干涉仪相比，其测量精度更高 6,7 。另一种在计量学上有用的状态是两个具有最大能量差异的本征态的相等叠加；理想情况下，这种状态可以达到量子力学所允许的最大干涉灵敏度 8,9 。这里我们展示了在谐振子的情况下这些量子态的增强灵敏度。我们扩展了现有的实验技术 10，以创建高达 n = 100 的阶数状态，并在单个捕获离子的运动中生成谐振子基态和形式为 ∣ ⟩ ∣ ⟩ + n ( 0 ) 1 2 的数态的叠加，其中 n 高达 18。虽然实验不完善使我们无法达到理想的海森堡极限，但我们观察到对机械振荡器频率变化的灵敏度增强。这种灵敏度最初随 n 线性增加，在 n = 12 时达到最大值，与具有相同平均占据数的相干态的理想测量相比，我们观察到计量增强了 6.4(4) 分贝（不确定度是平均值的一个标准差）。这样的测量应该提供改进的特性
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻的误差会产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但除此之外，此电流还会有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，通常也会显示亚倍数变化。对于逐次逼近转换器，这些变化将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或亚倍数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转到另一个转换阶段而变化。（注入自动归零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这通常表现为结果震荡和/或结果缺失；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换并显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻中的电流将产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但此外，此电流将具有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，并且通常还会显示时钟频率的分数。对于逐次逼近转换器，这些将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或分数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转换到另一个阶段而改变。（注入自动调零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这经常表现为振荡结果和/或缺失结果；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换和显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻的误差会产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但除此之外，此电流还会有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，通常也会显示亚倍数变化。对于逐次逼近转换器，这些变化将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或亚倍数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转到另一个转换阶段而变化。（注入自动归零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这通常表现为结果震荡和/或结果缺失；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换并显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
多层2H-mose2
激子的基本特性取决于库仑结合的电子和孔的自旋，山谷，能量和空间波形。在范德华材料中，这些属性可以通过层堆叠配置进行广泛设计，以创建具有静态平面外电偶极子的高度可调的层间激子，以牺牲振动性内置偶极偶极子的强度，负责轻度降低光线的振动。在这里我们表明，双层和三层2H-Mose 2晶体中的层间激子与地面（1 s）和激发态（2 s）的电端驱动耦合（2 s）。我们证明，这些独特的激子物种的杂种状态可提供强大的振荡力强度，大型永久性偶极子（高达0.73±0.01 ENM），高能量可调性（高达〜200 meV）以及对旋转和山谷特征的完全控制，因此激子G型可以在较大的范围内操纵ICKITON G-ICTOR。此外，我们观察到双层和三层激发态（2 s）互层激元及其与内部激子态（1 s和2 s）的耦合。我们的结果与具有自旋（层）选择性和超越标准密度功能理论计算的耦合振荡器模型非常吻合，促进了多层2H-MOSE 2作为一个高度可调的平台，可探索与强光相互作用相互作用的Exciton-Exciton相互作用。
暗物质的磁岩：暗光子和斧头暗物质感应带有悬浮的超导体
超脑机械传感器为测试新物理学提供了令人兴奋的途径。虽然这些传感器中的许多是为检测惯性力而定制的，但磁悬浮（Maglev）系统特别有趣，因为它们对电磁力也敏感。在这项工作中，我们建议使用磁性悬浮的超导体通过其与电磁作用的耦合来检测暗光子和轴突暗物质。几个现有的实验室实验以高频搜索这些黑暗象征的候选者，但很少有人对低于1 kHz的频率敏感（对应于深色 - 物质M dm m dm≲10-12ev）。作为机械谐振器，磁性悬浮的超导体对较低的频率敏感，因此实验室实验目前无法探索的探针参数空间也可以。暗光子和轴线暗物质可以采用振荡的磁场，该磁场驱动磁性悬浮的超导体的运动。当暗物质康普顿频率与悬浮的超导体的捕获频率匹配时，这种运动会得到共鸣。我们概述了对暗物质敏感的磁性超导体的必要模块，包括宽带和共振方案的规格。我们表明，在Hz≲f dm≲kHz频率范围内，我们的技术可以在深色photon和Axion Dark Matter的实验室探针中达到领先的灵敏度。
AN1306：避免轨对轨 CMOS 放大器不稳定
电感器是一种具有频率相关阻抗特性的电气元件；电感器在低频时表现出低阻抗，在高频时表现出高阻抗。虽然“理想”运算放大器输出阻抗特性为零，但“实际”放大器的输出阻抗是电感性的，并且像电感器一样随着频率的增加而增加。EL5157 的输出阻抗如图 2 所示。使用运算放大器的应用中的一个常见挑战是驱动电容负载。之所以有挑战性，是因为运算放大器的电感输出与电容负载一起形成 LC 谐振槽拓扑，其中电容负载电抗与电感驱动阻抗一起导致当反馈围绕环路闭合时产生额外的相位滞后。降低相位裕度会导致放大器振荡的可能性。振荡时，放大器会变得非常热，并且可能会自毁。针对这一挑战，有几个非常著名的解决方案。1) 最简单的解决方案是在输出端串联一个电阻，以强制反馈来自放大器的直接输出，同时隔离无功负载。这种方法的代价是牺牲负载上少量的输出电压摆幅。2) 另一个直接的解决方案是应用“缓冲网络”。缓冲网络是一个与电容负载并联的电阻和电容，在负载上提供电阻阻抗以减少输出相移；提供额外的稳定性。
无机电气半导体设备
1。该亚类涵盖具有无机半导体体的电动半导体设备。这包括以下类型的设备：•无机半导体设备，专门适用于整流，放大，振荡或切换，例如晶体管或二极管； •具有潜在障碍的个体无机电阻或电容器； •单个电阻器，电容器或电感器没有潜在的障碍，并特别适合与其他半导体组件集成； •该子类覆盖的设备的半导体机构或其区域； •该子类覆盖的设备电极； •集成设备，例如cmos集成设备； •专门针对此类设备的制造或处理的工艺或设备。2。此子类不涵盖：•电子记忆设备，该设备由子类H10B覆盖； •半导体设备对红外辐射，较短波长或红细胞辐射的电磁辐射敏感，这些辐射被亚类H10F覆盖； •发光的半导体设备至少具有一个潜在的屏障，这些屏障被亚类H10H覆盖； •热电，热磁性，压电，电静脉，磁磁性，磁效应，超导或其他电固态设备，这些设备被亚类H10N覆盖； •除半导体机构或电极以外的构造细节，这些细节由H01L组23/00覆盖。3。在此子类中，所使用的周期系统是第c节（3）的元素周期表中指示的i至VIII组系统。
记忆形成中能量与动力的竞争
物理系统存储有关其如何制备的信息的能力（即记忆）现在被认为对各种无序材料的行为至关重要 [1] 。受到反复剪切循环的软球塞、周期性揉皱的纸张和振荡磁场中相互作用的自旋，都会形成它们如何被训练的记忆 [2 – 12] 。此类系统中的记忆取决于学习能量景观亚稳态之间路径的能力。它被比作一组双稳态元素（称为迟滞子）中的记忆，当外部场高于或低于临界值时，它们会在状态之间切换 [13 – 16] 。尽管进行了极大的简化，但独立迟滞子集合可以非常好地捕捉到复杂系统中记忆形成的一些特征 [1,15,17,18] 。但是，独立迟滞子无法捕捉到常见的其他特征 [15,19 – 21] 。例如，第一个循环结束时产生的配置保证与后续相同振幅循环后的配置相同。这是因为每个迟滞子都具有这种特性。相比之下，循环剪切填料可能需要许多循环才能训练，并且可以表现出多周期响应 [22]，其中响应的周期是驱动周期的整数倍，这在具有摩擦的系统中首次得到证明 [23]。最近的研究表明，将迟滞子作为独立双态对象的简单想法推广为