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AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。使用其校正算法，微控制器计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），这些数据被写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I 2 C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)，对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
具有三态输出的 4 位 D 型寄存器（修订版 A）
’173 和 ’LS173A 4 位寄存器包括 D 型触发器，具有图腾柱 3 态输出，能够驱动高电容或相对低阻抗负载。高阻抗第三状态和增强的高逻辑电平驱动使这些触发器能够直接连接到总线组织系统中的总线并驱动总线，而无需接口或上拉元件。最多 128 个 SN74173 或 SN74LS173A 输出可以连接到公共总线，并且仍分别驱动两个系列 54/74 或 54LS/74LS TTL 标准化负载。类似地，最多 49 个 SN54173 或 SN54LS173A 输出可连接到公共总线并分别驱动一个额外的 54/74 系列或 54LS/74LS TTL 标准化负载。为了最大限度地降低两个输出试图将公共总线置于相反逻辑电平的可能性，输出控制电路的设计应使平均输出禁用时间短于平均输出启用时间。
具有并行输出的 10 位模数转换器 数据表 (Rev. G)
电源电压，V DD1 、V DD2 和 V DD3 （见注 1） 6.5 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .输出电压范围，VO −0.3 V 至 V DD + 0.3 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 峰值输入电流（任何数字输入） ± 10 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .峰值总输入电流（所有输入）± 30 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 工作自然通风温度范围，TA：TLC1550I，TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 存储温度范围，T stg −65 ° C 至 150 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 秒外壳温度：FK 或 FN 封装 260 ° C . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................... 距外壳 1.6 毫米（1/16 英寸）处的引线温度持续 10 秒：J 或 NW 封装 260 °C ....................................................................................................................................
脑电微状态特征作为稳定运动输出的生物标志物
摘要 目的。本研究旨在通过优化基于整体和频谱大脑动力学特征的预测多元模型，阐明在视觉引导的等长收缩任务中维持恒定力量水平背后的大脑动力学。方法。18 名受试者被要求按压灯泡并保持恒定的力量水平（屏幕上的条形图显示），并获取脑电图 (EEG)。对于 500 毫秒的间隔，我们计算了力量稳定性指数以及大脑动力学指数：微状态指标（持续时间、发生率、整体解释方差、方向优势）和 θ、低 alpha、高 alpha 和 beta 波段的 EEG 频谱幅度。我们优化了一个多元回归模型（偏最小二乘 (PLS)），其中微状态特征和频谱幅度是输入变量，力量稳定性指数是输出变量。使用 PLS 嵌套交叉验证方法解决了输入变量之间的共线性和模型的普遍性相关问题。主要结果。优化的 PLS 回归模型达到了良好的普遍性，并成功显示了微状态和光谱特征在推断施加力的稳定性方面的预测价值。与视觉和执行控制网络相关的微状态持续时间越长、发生率越高，收缩性能就越好，这与视觉系统和执行控制网络在视觉运动整合中所起的作用一致。意义。微状态指标和脑节律幅度的组合不仅可以在群体层面，而且在个体层面被视为稳定的视觉引导运动输出的生物标志物。我们的研究结果可能对更好地理解单次试验或实时应用中的运动控制以及运动控制研究发挥重要作用。
具有并行输出的 10 位模数转换器 数据表 (Rev. G)
电源电压，V DD1 、V DD2 和 V DD3 （见注 1） 6.5 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .输出电压范围，VO −0.3 V 至 V DD + 0.3 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 峰值输入电流（任何数字输入） ± 10 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .峰值总输入电流（所有输入）± 30 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 工作自然通风温度范围，TA：TLC1550I，TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 存储温度范围，T stg −65 ° C 至 150 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 秒外壳温度：FK 或 FN 封装 260 ° C . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................... 距外壳 1.6 毫米（1/16 英寸）处的引线温度持续 10 秒：J 或 NW 封装 260 °C ....................................................................................................................................
具有并行输出的 10 位模拟数字转换器数据表 (Rev. G)
电源电压，V DD1 、V DD2 和 V DD3 （见注释 1）6.5 V 。........................................输入电压范围，V I (任何输入) −0.3 V 至 V DD + 0.3 V ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输出电压范围，V O −0.3 V 至 V DD + 0.3 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。峰值输入电流（任何数字输入）± 10 mA 。......................。。。。。。。。。。。。。.....................峰值总输入电流（所有输入）± 30 mA .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....工作自然通风温度范围，T A ：TLC1550I、TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C ......................TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C ................................存储温度范围，T stg −65 ° C 至 150 ° C .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........10 秒外壳温度：FK 或 FN 封装 260 °C .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..距外壳 1.6 毫米（1/16 英寸）处的引线温度持续 10 秒：J 或 NW 封装 260 ° C ..........
使用机器学习对太阳能PV输出的数据驱动预测：一种长期预测的综合方法
本文研究了细节，并选择了用于预测太阳能光伏（PV）植物的长期产量的机器学习算法。因此，使用10分钟的数据实时测试了几种算法。为了生成结果，用正面和负的实际功率和时间参数喂食，训练和验证了模型。在测试阶段，模型是训练和拟合的。具有最准确的预测目标变量的能力与当前值（预期的输出值）进行比较，以验证预测。基于统计评估，还评估了该算法的性能。输出导致了有关光伏植物生产的假设。基于这些假设的信息，做出了必要的决定。随机森林回归在植物中太阳产量的长期预测中比其他模型具有更高的准确性。此类发现对太阳能能源部门的太阳能工程师和网格运营商很有用。太阳能领域的太阳能工程师和网格运营商将从这些发现中受益。
一个概念框架，用于参与式研究中作物模型的应用和输出的上下文化
将通用科学知识对特定于上下文的农民知识的抽象背景化是农民的创新过程中的必要步骤，并且可以使用农作物和农场模型来实现。这项工作探讨了基于农民对环境和实践的描述来模拟大量场景的可能性，以便将每个参与的农民讨论的讨论背景。它提出了一个新的框架，该框架由六个阶段分开的六个动作组成，即第一阶段 - 向农民的世界出发：（i）项目初始化； （ii）确定在农民背景下锚定的农艺问题； （iii）表征环境，管理选项和描述正在考虑的系统的指标；第二阶段 - 研究人员的世界：（iv）作物模型参数化； （v）将模型输出转换为农民支持的指标；和第三阶段 - 返回农民的世界：（vi）与农民探索情境化的管理选择。在此过程中创建了两个通信工具，一个包含模拟结果以供应讨论的结果，而第二个则是创建其记录的第二个通信工具。框架的有用性是用肥料和堆肥应用来探索土壤生育能力管理的，以高粱生产在苏德诺 - 撒哈利亚布尔基纳·菲萨（Sudano-Sahelian Brkina Faso）的小小的背景下。该框架与15名农民的应用提供了证据，证明了农民和农艺学家对通过更好的有机修正管理进行改善作物系统绩效的选择的理解。这种方法使农民能够识别并与模拟的方案相关，但强调了有关如何使作物模型输出适应特定情况的审讯。虽然在现场层面上与战术变化有关的问题应用，但该框架为农民（例如农场重新配置）探索更广泛的问题提供了机会。