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2024-10-31
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PA5输入低电平的时候,relay_on是高电平5V,会让Q2导通,继电器就是开启状态。

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2024-10-31
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MOSFET关闭状态

当箭头所指位置输入高电平时,可以分析9013的集电极(C)电压。假设输入高电平为3.3V,具体情况如下:

  1. 基极电流:箭头输入高电平时,9013的基极通过R2(4.7kΩ)和基极到发射极电压(通常为0.7V)建立基极电流。此时,基极电流约为 ((3.3V - 0.7V) / 4.7kΩ ≈ 0.55mA)。

  2. 三极管导通:由于9013的基极电流足够大,三极管进入饱和导通状态。

  3. 集电极电压:在饱和状态下,三极管的集电极电压 ( V_{CE(sat)} ) 通常在 0.2V 到 0.3V 之间。因此,在输入高电平时,9013的集电极电压接近于0V(即接地)。

因此,当箭头所指位置输入高电平时,9013的集电极电压应约为 0.2V到0.3V之间,接近于0V。

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2024-10-30
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开关电路

在开关电路设计中,MOSFET通常被用作电子开关,能够控制电流的通断。MOSFET开关的设计需要考虑MOSFET的类型、极性(N沟道或P沟道)、驱动电压、电流负载等参数。以下是MOSFET作为开关使用时的基本设计思路和接线方法。

1. 确定MOSFET类型

MOSFET有N沟道和P沟道之分。在开关电路中,N沟道MOSFET通常用于低端开关(接地端开关),而P沟道MOSFET通常用于高端开关(电源端开关)。

  • N沟道MOSFET:漏极(Drain,D)通常接负载的负端,源极(Source,S)接地。栅极(Gate,G)通过一个合适的电压控制MOSFET的导通和关断。
  • P沟道MOSFET:源极(S)通常接电源,漏极(D)接负载的正端。控制栅极和源极之间的电压差,使其导通或关断。
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2024-10-30
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师从:https://www.bilibili.com/read/cv4088568/

题目是这样的: 设计和制作一台恒流(CC)工作模式的简易直流电子负载。其原理示意图如图1所示。

图1简易直流电子负载原理示意图

二、要求 1.基本要求 (1)恒流(CC)工作模式的电流设置范围为100mA~1000mA,设置分辨率为100mA,设置精度为 ±1%。还要求CC工作模式具有开路设置,相当于设置的电流值为零。

(2)能实时测量并数字显示电子负载两端的电压,测量精度为±(0.1%+0.1%FS)。

(3)能实时测量并数字显示流过电子负载的电流,电流测量精度为±(0.2%+0.2%FS)。

2.发挥部分 (1)自制一个稳压电源(允许采用集成稳压芯片),以供测试直流电子负载性能时使用。要求稳压电源的输出电压为5V±0.1V,额定输出电流大于1A,纹波与噪声电压(峰峰值)不大于20mV。

(2)编程使制作的简易直流电子负载具有负载调整率自动测试功能,要求负载调整率的测试范围为1.0%~19.9%,测量精度为±1%。采用简易直流电子负载测试自制稳压电源的负载调整率,其测试示意图如图2所示。为了便于测试,图中加入了电阻RW,更换不同阻值的RW,可以改变被测电源的负载调整率。

图2稳压电源及负载调整率测试示意图

(3)进一步提高电压测量和电流测量的精度,并将直流电子负载的负载调整率测试范围扩展为0.1%~19.9%,测量精度为±1%。

(4)其他。

三、说明 1、在恒流(CC)模式下,不管电子负载两端电压是否变化,流过电子负载的电流为一个设定的恒定值,该模式适合用于测试直流稳压电源的调整率,电池放电特性等场合。

2、直流稳压电源负载调整率是指电源输出电流从零至额定值变化时引起的输出电压变化率。本题负载调整率的测量过程要求自动完成,即在输入有关参数后,能直接给出电源的负载调整率。

一、恒流电子负载介绍

恒流电子负载是一种电子设备,用于模拟恒定电流消耗的负载,它在测试和评价电源(如电池、稳压电源、开关电源等)性能时非常有用。恒流电子负载可以根据设定的电流值,稳定地吸收指定电流,而不受电源输出电压波动的影响。这类设备广泛应用于电子测试领域,用于测试电源在不同负载条件下的响应和稳定性。

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2024-10-30
DL论文
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https://arxiv.org/abs/2312.13771

https://github.com/mnotgod96/AppAgent

《AppAgent:作为智能手机用户的多模态代理》摘要

摘要与引言:
本文介绍了AppAgent,一种新颖的框架,利用多模态大型语言模型(LLMs)以类似人类用户的方式操作智能手机应用程序。与传统的智能助手(如Siri)不同,后者需要后端系统访问和功能调用,AppAgent 直接通过简化的人类操作(如点击和滑动)与应用界面互动。这种方法增强了安全性,扩大了适用范围,并确保了对用户界面(UI)变化的适应性,无需广泛的再训练或后端集成。