初步数据 PCM3F3H7M(库存编号7006)适用于超线性 UHF SATCOM 和其他 UHF 线性应用。该放大器适用于数字调制应用,采用专有 DIP TM(直接注入预 D)电路和线性 LDMOS 功率器件,可提供充足的输出功率裕度、高增益、宽动态范围以及出色的群延迟和相位线性。通过采用先进的匹配网络和组合技术、EMI/RFI 滤波器、机加工外壳和合格组件,可实现卓越的性能、长期可靠性和高效率。这款坚固的模块具有输入过载和输出隔离器保护功能,专有 ALC 电路可确保在多通道条件下稳定、无纹波的输出功率。Empower RF 的 ISO9001 质量保证计划确保一致的性能和最高的可靠性。 固态线性设计 小巧轻便 适用于 CW、UHF SATCOM、SMR、TETRA 50 欧姆输入/输出阻抗 高可靠性和坚固性 内置控制和监控电路 电气规格 @ VDD=+28VDC,T=25 ° C,50 Ω 系统
摘要:用于提供The Internet设备的最简单的DC/DC转换器绝对是开关电容器转换器。仅1.2 V电池的电压最多可以逐步2V。为了达到DC/DC转换器的最小输出阻抗值,需要很大的工作频率。然后,整体效率更加有限,因此,如果系统的功率面积密度应大。文章详细介绍了微生物燃料电池如何在开关电容器转换器中替代一个电容器,从而在工作频率较低的情况下实现了更好的效率。从这个角度来看,微生物燃料电池充当一种电池范围扩展器。存在一些讨论的局限性。一个简单的转换器经过实验评估以支持讨论。在100 µW开关电容器转换器内代替微生物燃料电池可补偿效率5%的损失。此外,微生物燃料电池会延长电池的寿命,因为当电池电压降至0.8 V时,仍然可以使用1.6 V输出电压。超过94%的效率可以在100 µW和1 MW之间的一系列输出功率测量,这是可及时解决flugal iTagal iTagal iTagal iTage prodiention的。
摘要:本文使用差异差异放大器(DDTAS)提出了一种通用的第一阶类似物过滤器。DDTA采用了在亚阈值区域运行的批量驱动(BD)多输入的MOS MOS驱动技术(MI-MIST)。这会导致低压和低功率操作能力。因此,DDTA在Cadence环境中使用UMC的130 nm CMOS技术设计,其运行速度为0.3 V,并且消耗了357.4 NW。与先前的作品不同,所提出的通用前类似物过滤器提供了单个拓扑内的低通,高通和全通滤波器的第一阶传输函数。所有滤波器都可以使用转移功能的非反转,反转和电压增益。此外,提出的结构提供了高输入和低输出阻抗,这是电压模式电路所需的。可以通过电子控制滤波器的极频率和电压增益。低通量过滤器的总谐波失真计算为-39.97 dB,施加的正弦波输入信号为50 mV pp @ 50 Hz。所提出的过滤器已用于实现正交振荡器,以确保新结构的优势。
LM35/LM35A/LM35C/LM35CA/LM35D 精密摄氏温度传感器概述 LM35 系列是精密集成电路温度传感器,其输出电压与摄氏 (Centigrade) 温度成线性比例。因此,LM35 比以 § 开尔文校准的线性温度传感器更具优势,因为用户无需从其输出中减去较大的恒定电压即可获得方便的摄氏刻度。 LM35 不需要任何外部校准或调整即可提供室温下 g (/4 § C 的典型精度和 b 55 至 a 150 § C 整个温度范围内 g */4 § C 的典型精度。晶圆级调整和校准可确保低成本。LM35 的低输出阻抗、线性输出和精确的固有校准使与读出或控制电路的接口特别容易。它可与单电源或正负电源一起使用。由于它仅从电源吸取 60 m A,因此自热非常低,在静止空气中低于 0.1 § C。LM35 的额定工作温度范围为 ab 55 § 至 150 § C,而 LM35C 的额定工作温度范围为 ab 40 § 至 110 § C(b 10 § 具有改进的精度)。LM35 系列是
LM35/LM35A/LM35C/LM35CA/LM35D 精密摄氏温度传感器概述 LM35 系列是精密集成电路温度传感器,其输出电压与摄氏 (Centigrade) 温度成线性比例。因此,LM35 比以 § 开尔文校准的线性温度传感器更具优势,因为用户无需从其输出中减去较大的恒定电压即可获得方便的摄氏刻度。 LM35 不需要任何外部校准或调整即可提供室温下 g (/4 § C 的典型精度和 b 55 至 a 150 § C 整个温度范围内 g */4 § C 的典型精度。晶圆级调整和校准可确保低成本。LM35 的低输出阻抗、线性输出和精确的固有校准使与读出或控制电路的接口特别容易。它可与单电源或正负电源一起使用。由于它仅从电源吸取 60 m A,因此自热非常低,在静止空气中低于 0.1 § C。LM35 的额定工作温度范围为 ab 55 § 至 150 § C,而 LM35C 的额定工作温度范围为 ab 40 § 至 110 § C(b 10 § 具有改进的精度)。LM35 系列是
LM35/LM35A/LM35C/LM35CA/LM35D 精密摄氏温度传感器概述 LM35 系列是精密集成电路温度传感器,其输出电压与摄氏 (Centigrade) 温度成线性比例。因此,LM35 比以 § 开尔文校准的线性温度传感器更具优势,因为用户无需从其输出中减去较大的恒定电压即可获得方便的摄氏刻度。 LM35 不需要任何外部校准或调整即可提供室温下 g (/4 § C 的典型精度和 b 55 至 a 150 § C 整个温度范围内 g */4 § C 的典型精度。晶圆级调整和校准可确保低成本。LM35 的低输出阻抗、线性输出和精确的固有校准使与读出或控制电路的接口特别容易。它可与单电源或正负电源一起使用。由于它仅从电源吸取 60 m A,因此自热非常低,在静止空气中低于 0.1 § C。LM35 的额定工作温度范围为 ab 55 § 至 150 § C,而 LM35C 的额定工作温度范围为 ab 40 § 至 110 § C(b 10 § 具有改进的精度)。LM35 系列是
LM35/LM35A/LM35C/LM35CA/LM35D 精密摄氏温度传感器概述 LM35 系列是精密集成电路温度传感器,其输出电压与摄氏 (Centigrade) 温度成线性比例。因此,LM35 比以 § 开尔文校准的线性温度传感器更具优势,因为用户无需从其输出中减去较大的恒定电压即可获得方便的摄氏刻度。 LM35 不需要任何外部校准或调整即可提供室温下 g (/4 § C 的典型精度和 b 55 至 a 150 § C 整个温度范围内 g */4 § C 的典型精度。晶圆级调整和校准可确保低成本。LM35 的低输出阻抗、线性输出和精确的固有校准使与读出或控制电路的接口特别容易。它可与单电源或正负电源一起使用。由于它仅从电源吸取 60 m A,因此自热非常低,在静止空气中低于 0.1 § C。LM35 的额定工作温度范围为 ab 55 § 至 150 § C,而 LM35C 的额定工作温度范围为 ab 40 § 至 110 § C(b 10 § 具有改进的精度)。LM35 系列是
在过去的几年中,基于Algan/GAN异质结构的设备因其物质特性而受到了极大的关注,包括宽带,高电子迁移率和二维电子气体(2DEG)的高密度,使其成为高功率和高频应用的最佳选择之一。然而,在散装或表面上存在几个不同性质的陷阱,阻碍了这些设备的性能,其行为的不良变化并限制了其可靠性[1]。捕获gan设备中的效果是显着的,这是两个有趣的原因。首先,它们可以通过捕获电子来耗尽2DEG,从而减少电流。第二,它们的缓慢性质会导致频率分散,从而限制了它们的动态性。最近,已经使用了多种技术来研究捕获机制的行为[2-4],这是由阻抗测量组成的最流行方法之一,允许查找电荷陷阱的激活能(E A)。晶体管中的表面和散装陷阱通常与经典的小信号等效电路并行或串联为RC电路建模,从而捕获设备输出阻抗的频率分散体。为了确定陷阱的参数,必须以广泛的温度(首先进行)进行AC表征,因为陷阱机制的影响在降低温度时会增加,其次,因为人们可以观察到电荷释放的热激活。
摘要:在本文中,使用两个新的第二代电流输送机(CCIIS)的新变体(即电流输送机cascaded Transcadudcative Amplifier(CCCTA)和Extraf-X电流传送器转换器(Expla)Contractor Transcta(Excct and-Excct),使用了两种新变体,可以实现改良的单输入 - 型 - 型号(SIMO)电流模式生物模式的阴影普遍过滤器(SUF)。由CCCTA组成的非阴影通用滤波器(NSUF)的低通和传递输出通过使用一个Ex-CCCTA的两个放大器的反馈路径来实现所提出的SUF。它是无电的,仅利用两个接地电容器。同时获得了SUF的所有五个标准响应,例如低通(LP),高通(HP),带通(BP),带否(BR)和所有Pass(AP)。SUF比NSUF的主要优点是cccta和ex-cccta的偏置电流的极频率(ωO)和质量因子(Q o)的正交调整。由于适当的输入和输出阻抗,它适用于完全覆盖性。此外,它简化了集成的电路实现,因为所有电容器都是接地的,不需要电阻。它没有任何组件匹配的约束,并且消耗了4.1MW的功率。使用Cadence Virtuoso在TSMC技术中验证了理论结果。
场效应晶体管 (FET) 传感器是一种极具吸引力的电位法 (生物) 化学测量设备,因为它们具有快速响应、低输出阻抗以及在标准集成电路制造技术中实现微型化的潜力。然而,这些传感器在实际应用中的广泛采用仍然有限,主要是因为时间漂移和交叉敏感性会在测量中引入相当大的误差。在本文中,我们证明,可以通过联合使用一系列 FET 传感器(针对目标和主要干扰离子进行选择)和机器学习 (ML) 方法来纠正这种非理想情况,以便连续和在现场准确预测离子浓度。我们研究了线性回归 (LR)、支持向量回归 (SVR) 和最先进的深度神经网络 (DNN) 在实际水质评估条件下连续 90 天内收集的组合 H +、Na + 和 K + 离子敏感 FET (ISFET) 读数序列监测 pH 时的预测性能。所提出的 ML 算法是根据从商用 pH 传感器获得的参考在线测量值进行训练的。结果表明,DNN 能够提供超过一周的精确 pH 值监测,与标准的两点传感器校准方法相比,相对均方根误差降低了 73%。