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我看超级电容器电动汽车
看到哈工大的超级电容器电动汽车,我很不以为然,特写此文章.
我不看好哈工大的超级电容器电动汽车,理由是超级电容器的优势是什么?研制超级电容器电动汽车的人肯定不清楚.我个人认为这里为政府作秀的成分居多.请想一下,超级电容器的能量密度仅仅不 ...…
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地线干扰与抑制
地线干扰与抑制
5.小结 地线造成电磁干扰的主要原因是地线存在阻抗,当电流流过地线时,会在地线上产生电压,这就是地线噪声。在这个电压的驱动下,会产生地线环路电流,形成地环路干扰。当两个电路共用一段地线时,会形成公共阻抗耦合。 解决地 ...…
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有关工控芯片PCD4521的用法
我在做一个实验,是有关电机控制的,用的芯片是NPM的PCD4521,但是我搞了很久都没有进展,我想请教一下有谁有做过这个芯片的,可以传一份资料给我吗,最好是中文资料,我ENG太菜了…
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新手问题
大家好!我是新手,以前只用过51开发过一些产品。现在准备用Ti的LM3s 8962开发一个项目。网上有很多例程,大多是keil或IAR的,我买了一套ZLG的EasyARM开发板,用的是LM LINK ,说只能用IAR进行调试。现在想弱弱的问一下:怎样把Keil的例程移植到IAR ...…
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请问能否详细地讲解FPGA加载原理呢?
FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)是一种可以重复编程的集成电路,它允许用户根据需求配置硬件逻辑。FPGA加载原理主要涉及以下几个步骤:
设计阶段:
使用硬件描述语言(HDL),如VHDL或Verilog,编写FPGA的设计代码。
通 ...…
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请问能否详细地讲解fpga设计原理呢?
FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)是一种可以通过软件编程来实现特定硬件功能的集成电路。它提供了一种灵活的方式来实现数字逻辑电路,而不需要设计和制造专用的集成电路(ASIC)。以下是FPGA设计原理的一些关键点:
基本 ...…
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对于神经网络 cuda编程入门,请给一个学习大纲
以下是神经网络CUDA编程入门的学习大纲:CUDA基础:理解CUDA编程的基本原理和架构。了解CUDA编程模型中的主机(Host)和设备(Device)的概念。学习CUDA编程中的基本概念,如核函数(Kernel)、线程(Thread)、块(Block)和网格(Grid)等。CUDA ...…
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请问能否详细地讲解fpga边界扫描原理呢?
FPGA边界扫描技术是一种硬件测试方法,它允许通过JTAG(Joint Test Action Group)接口对FPGA芯片的输入输出管脚进行控制和检测。这项技术最初设计用于测试PCB电路板的硬件,但也可以用于FPGA等集成电路的测试和调试。下面是边界扫描技术的基本原理 ...…
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我想单片机和嵌入式怎么入门,应该怎么做呢?
入门单片机和嵌入式系统开发是一个循序渐进的过程,以下是一些步骤和建议:建立基础知识: 首先,确保你对电子电路原理、数字电路、微处理器基础知识以及基本的编程概念有一定的了解。如果你还不太熟悉这些基础知识,可以通过阅读相关的书籍或者在 ...…
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对于神经网络深度学习入门,请给一个学习大纲
以下是一个适合电子工程师入门神经网络和深度学习的学习大纲:基础概念了解深度学习的基本原理和概念,包括神经网络、深度学习模型和训练算法等。理解神经网络的结构和工作原理,以及它们在模式识别、分类和预测等任务中的应用。Python 编程学习 Py ...…
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请推荐一些双重机器学习教程入门
双重机器学习(Double Machine Learning, DML)是一种因果推断方法,用于处理因果推断和预测问题。以下是一些双重机器学习的入门教程资源:《Causal Inference: The Mixtape》:这是一本由马蒂诺·沃尔德曼(Martino Wadmann)撰写的在线书籍,介绍 ...…
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fpga入门推荐的板子叫什么
常见的FPGA开发板有很多种,以下是一些常用的FPGA开发板:Xilinx系列:Xilinx Artix-7系列开发板,如Basys 3、Arty A7等。Xilinx Spartan-7系列开发板,如Basys 3、Arty S7等。Xilinx Zynq-7000系列开发板,如Zybo系列、Zedboard等。Xilinx UltraSc ...…
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我想stm32单片机编程入门,应该怎么做呢?
要开始学习STM32单片机编程,你可以按照以下步骤进行:选择合适的开发板: 首先选择一款适合你的需求的STM32开发板。STMicroelectronics提供了许多系列的开发板,例如Discovery系列、Nucleo系列等,你可以根据自己的需求选择合适的开发板。准备开发 ...…
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我想机器学习学习入门,应该怎么做呢?
作为电子工程师想要学习机器学习,你可以按照以下步骤入门:掌握数学和统计基础: 机器学习涉及到很多数学和统计知识,包括线性代数、概率论、统计学等。通过学习这些基础知识,你可以更好地理解机器学习算法的原理和推导过程。学习编程技能: 机器 ...…
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