简介:Diodes公司推出DMN61D8LVTQ双通道电感负载驱动器,适用于汽车电感负载开关应用,包括窗户、门锁、天线继电器、螺线管及小型直流电机。片上集成式齐纳二极管和偏置电阻器可排除对多个外部元件的需求,有效节省成本及缩减印刷电路板占位面积。电感负载开关一般需要续流二极管来抑制在开关启动时出现的电压尖峰,而DMN61D8LVTQ电感负载驱动器则利用低侧电路配置免除了对续流二极管的需求。这种配置使用反向齐纳二极管,提供内部MOSFET的有源过压漏极箝位。只要确保箝位电压设定在低于MOSFET的雪崩击穿电压,就可防止MOSFET受到破坏性瞬态电压的损害。
简介:随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。
简介:在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。
简介:基于GP2015射频芯片和TMS320C6713DSP处理器,提出了一种GPS软件接收机信号实时接收及传输的基本方案。介绍了射频前端的基本构造以及它与DSP进行高速实时传输的接口方案,并且重点描述了一种基于EDMA数据传输方式的实现及完整的软件设计流程。本方案利用EDMA在CPU后台高效地实现存储空间的数据搬移,减少对CPU的使用,提高了平台运行速度,满足GPS软件接收机高速实时性要求。