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。
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。
简历:Peter H.N. de With 毕业于埃因霍温理工大学电气工程专业 (MSc., ir.),之后在荷兰代尔夫特理工大学获得博士学位。1984 年至 1997 年,他就职于飞利浦埃因霍温研究中心,从事视频压缩工作,并担任高级电视系统架构师,主持可编程电视架构集群。1997 年至 2000 年,他担任德国曼海姆大学计算机工程系全职教授以及数字电路和模拟系主任。2000 年至 2007 年,他担任埃因霍温 LogicaCMG 的首席技术软件顾问和杰出业务顾问。他还是埃因霍温理工大学的兼职教授,主持视频编码和架构系主任。2008 年至 2010 年期间,他担任 CycloMedia Technology 的视频(分析)技术副总裁。自 2011 年起,他被任命为埃因霍温理工大学视频编码和内容分析的全职教授,并被任命为大学健康计划中的护理与治疗技术科学主任和智能诊断主题负责人。De With 是安全和安保视频监控领域的国内外专家,参与了多个欧盟视频分析项目,以对象和行为识别为特色,以及与鹿特丹港、荷兰国防、博世安保系统、TKH-Security 等的监控项目。他是荷兰安全技术研究所的董事会成员。
简历:Peter H.N. de With 毕业于埃因霍温理工大学电气工程专业 (MSc., ir.),之后在荷兰代尔夫特理工大学获得博士学位。1984 年至 1997 年,他就职于飞利浦埃因霍温研究中心,从事视频压缩工作,并担任高级电视系统架构师,主持可编程电视架构集群。1997 年至 2000 年,他担任德国曼海姆大学计算机工程系全职教授以及数字电路和模拟系主任。2000 年至 2007 年,他担任埃因霍温 LogicaCMG 的首席技术软件顾问和杰出业务顾问。他还是埃因霍温理工大学的兼职教授,主持视频编码和架构系主任。2008 年至 2010 年期间,他担任 CycloMedia Technology 的视频(分析)技术副总裁。自 2011 年起,他被任命为埃因霍温理工大学视频编码和内容分析的全职教授,并被任命为大学健康计划中的护理与治疗技术科学主任和智能诊断主题负责人。De With 是安全和安保视频监控领域的国内外专家,参与了多个欧盟视频分析项目,以对象和行为识别为特色,以及与鹿特丹港、荷兰国防、博世安保系统、TKH-Security 等的监控项目。他是荷兰安全技术研究所的董事会成员。
简历:Peter H.N. de With 毕业于埃因霍温理工大学电气工程专业 (MSc., ir.),之后在荷兰代尔夫特理工大学获得博士学位。1984 年至 1997 年,他就职于飞利浦埃因霍温研究中心,从事视频压缩工作,并担任高级电视系统架构师,主持可编程电视架构集群。1997 年至 2000 年,他担任德国曼海姆大学计算机工程系全职教授以及数字电路和模拟系主任。2000 年至 2007 年,他担任埃因霍温 LogicaCMG 的首席技术软件顾问和杰出业务顾问。他还是埃因霍温理工大学的兼职教授,主持视频编码和架构系主任。2008 年至 2010 年期间,他担任 CycloMedia Technology 的视频(分析)技术副总裁。自 2011 年起,他被任命为埃因霍温理工大学视频编码和内容分析的全职教授,并被任命为大学健康计划中的护理与治疗技术科学主任和智能诊断主题负责人。De With 是安全和安保视频监控领域的国内外专家,参与了多个欧盟视频分析项目,以对象和行为识别为特色,以及与鹿特丹港、荷兰国防、博世安保系统、TKH-Security 等的监控项目。他是荷兰安全技术研究所的董事会成员。
基于 SMO 薄膜的电导式气体传感器必须加热到高达 550 ◦ C 的温度,才能在 SMO 薄膜表面启动分子吸附过程。通常使用铂作为微加热器材料。这些设备的长期可靠性主要与微机电系统 (MEMS) 结构的机械稳定性有关,该结构用于将微加热器悬浮并与其他集成组件(例如模拟和数字电路)热隔离。然而,先前的研究表明,电迁移和热迁移现象可能会加剧铂微加热器中的应力积累并导致其最终失效。在本文中,我们提出了一种方法来量化空位传输对电迁移和热迁移现象下两种新型微加热器设计中应力积累的影响。第一个设计旨在提高温度均匀性,第二个设计旨在微加热器阵列操作,利用高温度梯度同时在不同的传感器位置提供多个温度。我们的分析表明,热迁移力远高于电迁移力,这意味着这些器件中的高热梯度对空位传输的贡献远大于电子风引起的原子传输。此外,我们计算出,在典型操作条件下,我们提出的设计具有很强的抗空位迁移失效能力,平均失效时间约为 10 15 秒。
能源。太阳能树是最相关的太阳能利用方式。与传统方法相比,它可以在占用更少空间的情况下利用能源。太阳能资源丰富,被认为是利用可再生能源最简单、最清洁的方式。然而,利用太阳能的主要问题是需要安装大型太阳能集热器,这需要很大的空间。为了避免这个问题,我们可以安装太阳能树,尽管太阳能电池板需要的空间很小。基本上,太阳能电池提供直流电压输出,存储在电池中,通过逆变器电路提供 12v 交流输出,可用于建筑周围的灯光和楼梯灯以及主负载。太阳能树既能产生太阳能,也能产生电能。太阳能树使用四块太阳能电池板,形成棕榈树的形状。螺旋叶序是太阳能棕榈树设计中使用的一种技术。它提供了一种方法,帮助下部面板免受上部面板的阴影影响,以便它可以跟踪来自太阳的最大功率。这个项目描述了一个基于微控制器的 PV(光伏)系统。由于太阳能随气候条件而波动,因此必须调整光伏系统的阻抗以适应照明条件的变化。为此,我们采用了可以处理模拟和数字电路的微控制器,以减少对额外电路元件的需求。该控制器用作可编程最大功率点跟踪 (MPPT) 控制器。
印度安得拉邦蒂鲁帕蒂 Sri Venkateswara 工程学院电子与计算机系摘要:运算放大器电路用于计算、仪器仪表和其他应用。以前用于仪器仪表的精密运算放大器如今被用于工业和汽车应用。因此,总是需要更高精度的运算放大器。它应该在很宽的温度范围内工作。如今,由于行业趋势是应用标准工艺技术在同一芯片上实现模拟电路和数字电路,互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术已经取代双极技术成为混合信号系统中模拟电路设计的主导技术。两级运算放大器是最常用的运算放大器架构之一。本文介绍了一种基于 CMOS 的运算放大器,其输入取决于其偏置电流,偏置电流为 20µA,采用 180nm 和 90nm 技术设计。在亚阈值区域,由于 MOS 晶体管的独特行为,设计人员不仅可以在低电压下工作,还可以在低输入偏置电流下工作。大多数 CMOS 运算放大器都是为特定的片上应用而设计的,只需要驱动几 pf 的电容负载。在本提案中,介绍了两级全差分 CMOS 运算放大器的设计,并针对各种参数在 180nm 和 90nm 技术中进行了模拟。模拟将使用 Cadence Virtuoso Tool 进行。
转学途径 2023-24 目录年份 本指南可能会发生变化,应与学术顾问协商后使用。第三年 秋季学期 春季学期 PHYS 2215 物理/科学家工程师 I 实验室 1 PHYS 2225 物理学/工程师 II 实验室 1 ECE 1200 Matlab 与 Arduino 1 MECH 2250/2255 传感器与执行器/实验室 3/1 ECE 2700/2705 数字电路/实验室 3/1 ECE 2285 微电子实验室 1 生命科学 (LS) 3 CS 2450 软件工程 3 CS 3005 C++ 编程 3 通识教育要求 3 总计 12 总计 12 第四年 秋季学期 春季学期 ECE 3730/3735 嵌入式系统 I/实验室 3/1 ECE 4730/4735 嵌入式系统 II/实验室 3/1 MECH 3200/3205 系统与控制/实验室 3/0.5 ECE 3500 信号与系统 3 MATH 3400 概率与统计 3 CS 3410 分布式系统 3 ECE 技术选修课 1 3 ENGL 3010 专业写作与商业道德 3 总计 10.5 总计 16 第五年 秋季学期 春季学期 ECE 4005 产品设计 I 3 ECE 4015 产品设计 II 3 ECE 技术选修课 2 3 ECE 4500 数字信号处理 3 CS 3400 操作系统 3 ECE 技术选修课 3 3 工程基础考试 总计 9 总计 9
摘要 目的:对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类,尤其是实时分类,仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类,甚至可能是实时分类。 方法:我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法,该算法主要基于图形网络,可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的:在 GEMsort 中,通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理,从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外,记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征,以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果:合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法(Kilosort 和 Mountainsort)在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义:GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序,非常适合用数字电路实现,以实现高处理速度和通道可扩展性。