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根據(jù)sigma delta 66先生的學(xué)習(xí)思路，先從信號(hào)與系統(tǒng)開始，參考文獻(xiàn)用奧本海默的離散時(shí)間信號(hào)處理。 第一章信號(hào)與系統(tǒng)（介紹“ 信號(hào) ”和“ 系統(tǒng) ”的定義、分類、性質(zhì)，信號(hào)和系統(tǒng)都是分析的對(duì)象，通過將復(fù)雜信號(hào)分解為基本信號(hào)（單位沖擊函數(shù)、單位階躍函數(shù)）的和與積可以簡化信號(hào)分析得過程） ...

如果你只能用單級(jí)運(yùn)放，大輸出擺幅，它就能滿足（簡單但是很好用）

這種小型施密特觸發(fā)器雖然遲滯范圍小，但是比起典型smt而言，翻轉(zhuǎn)過程中沒有大的穿通電流。

RAA2S426xB QM（RAA2S4267B5HSP RAA2S4266B5HSP RAA2S4262B5HSP）是 CMOS 集成電路系列的成員，用于對(duì)差分橋傳感器信號(hào)進(jìn)行高精度放大和傳感器特定校正。RAA2S426xB QM 具有超過 900 的最大模擬前置放大和模擬傳感器偏移校正 （XSOC），可調(diào)節(jié)到幾乎所有電阻電橋。 調(diào)節(jié)計(jì)算通過 16 位 RISC 微控制器完成。校準(zhǔn)系數(shù)和 ...

本文將介紹基于米爾電子MYD-LR3576開發(fā)平臺(tái)部署超輕量級(jí)推理框架方案：TinyMaix 摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-短笛君 TinyMaix 是面向單片機(jī)的超輕量級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫，即 TinyML 推理庫，可以讓你在任意低資源MCU上運(yùn)行輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型。 關(guān)鍵特性 核心代碼少于 400行 (tm_layers.c ...

圖中的運(yùn)放很簡潔，可免除共模反饋，可用于高速應(yīng)用

一種運(yùn)放結(jié)構(gòu)，可以獲得很高dc gain的同時(shí)比較好補(bǔ)償（前饋零點(diǎn)）

圖中，閉環(huán)的結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)更高的psr（電流鏡）和用于更低電壓的跨導(dǎo)線性環(huán)偏置（A點(diǎn)）。

圖中的結(jié)構(gòu)采用接近1:1的比例 可以在不需要共模反饋的情況下獲得較高增益。

差分對(duì)的cascode接法，圖中的差分對(duì)的cascode 偏置方法值得借鑒，比直接對(duì)電源偏置的好用。