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ChatGPT对第22届智能车竞赛赛题预测

本方案依据第十八届至第二十一届竞赛中缩微车、视觉、多车协同、平衡平台、飞行平台、人工智能模型和室外越野等技术路线的轮换情况,并结合第二十二届公开方向进行推演。公开信息指出,第二十二届预计设置约10个组别,覆盖缩微、室内单车、室内多车、信标、虚拟现实、室外卡丁、越野和投掷等方向。参赛车辆在缩微立体场地中寻找电磁门,判断允许通行的方向和任务顺序,自主完成平面道路、坡道、侧壁和断续连接。车辆需要应对草地

#单片机#嵌入式硬件
土壤测量模块中的传感器

网络上, 可以看到类似的传感器,  都是注明为湿度传感器,   这些传感器,  有点表明是通过测量对应的电阻来反应空气中的湿度,   也有的注明是通过测试电容反应相对湿度。在测量模块中, 还存在其它几个传感器,  一个类似温敏电阻,  另外一个陶瓷基地的插指传感器,不知道他的作用, 估计是湿度日干起。在网络上, 可以看到对湿度传感器的测量方案,  有的方案是利用该传感器的充放电过程,  来相对测量

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#百度#矩阵
测试四个隔离光电检测传感器

耦合电路C1 为 1微分, 单片机分压电阻比较小,  这样输入信号就会在 C1上形成滤波,累积直流分量。现在修改一下参数,将 R1,R2 提高, 减少C1,这样 C1就不会累积信号中的直流分量。从现在看来, 将频率提高到 20kHz, 应该也是可以的。但是, 有一个问题, 那就是接收信号最低电平并没有下降到 -5V,  这究竟是为什么,  现在还不得而知。这是在昨天电路上,  增加了一级PNP三极

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#单片机#嵌入式硬件#音视频
超声波测距测速升压可调中周倒车雷达变频器传感器1:10

购买到这个周中变压器主要是为了构成对于 第十六届全国大学智能汽车竞赛竞速比赛规则 中的信标节能组的 无线充电150kHz频率信号 进行选聘放大。

使用加速度传感器测量扬声器震动幅度

这是150Hz下测量的振动信号。由于频率的升高, 对应的震动信号幅度也增加。应该说, 在这个信号中不仅包含有 200Hz, 其中还应该包含有 50Hz的干扰信号。随着震动频率增加, 加速度传感器输出信号的幅度线性增加。并没有能够测量得到完美的简谐振动的信号, 主要原因包括音频输出中包含有干扰信号。根据他的数据手册, 其中x,y 轴的输出频带宽度为 350Hz,Z轴的输出频带宽度为 150Hz。一直

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#开发语言#单片机
三阶阻容移相电路:LTspice仿真结果

与前面电路对比,  可以看到, 在高频和低频, 两个电路频率特性是相同的。可以看到分子是相同的, 分母中, 频率的三次项和0此项是相同的。其中,  每一阶对应的RC常数都是相同的。首先, 在 LTspice中,  设置电压源为交变电压源,  从10Hz, 到100kHz,绘制电路的频率特性。对于电容上电压的传递函数,  可以使用阻抗和容抗的分压来计算,  经过化简, 可以得到电路的频率特性。使用前

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#单片机#嵌入式硬件
二阶全通仿真电路:LTspice中的仿真电路

再具体一些,   LCR的电抗,  乘以G1的比例系数,  然后再与原来信号进行相减,  根据电路中的参数,   可以得到相减之后的数值。因此, 分式对应的相角等于分子的相角减去分母的相角,  最终趋向于 -360°。压控电流源G2,G3的极性恰好相反,  假设LCR并联回路的电抗为 X,  输入信号在 LCR回路中产生的电压,  通过G2、G3进行相减。电路中,电感实际上是一个LCR并联谐振回路

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#数据库#单片机
心肺复苏模拟人体模型内部的传感器

这应该是用于测量人工呼吸过程的。救护人员在进行人工呼吸的时候,会使得气囊鼓起, 从而可以被上面的压力传感器测量到。这个模型已经撂荒很长时间,  在抛弃他之前,查看一下它内部的一些传感器。文记录了一个心肺复苏人体模型内部的传感器,   这些传感器测量心肺复苏过程中的一些操作。可以看到胸部有一个很大的钢筋弹簧,  它应该是用于模拟手臂按压胸部过程。电路板上的元器件都在正面,  包括有三个SOP封装的芯

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#音视频#嵌入式硬件
测量几个光电传感器反向电容

 ➤ 01测量背景在 DIY粒子检测器 中使用了光电管 BPX61 ,这款传感器与BPW31都属于PIN二极管,由于对应的耗散区以及本征区的厚度比较大,适合接收粒子,并具有较小的结电容。而 BPW-21光电二极管 则具有很大的结电容,对应的PIN中的耗散区就小的多。通过测量光电管(BPX61,BPW31,BPW-21)的反向电压与结电容之间的关系可以反过来对比它们PIN节的厚度。&nbs

豆包,电路板上这个四管脚器件是什么?

本文介绍了利用AI工具识别电路板上四管脚芯片型号的过程。通过查询丝印"503B",确认该芯片为SP0503BAHT三通道瞬态电压抑制二极管阵列,用于5V信号线的静电防护。文章分析了该保护芯片的工作原理,指出其直接并联在通信线路与地之间,通过放电消耗浪涌能量,但不能承受持续过压。作者认为借助AI识别芯片型号有助于学习电路设计技巧,并计划后续测试该保护芯片的具体稳压特性。文中还提供了相关芯片资料链接。

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#人工智能
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