對(duì)Current Mode小信號(hào)模型進(jìn)行深度分析
本視頻介紹了DC/DC基礎(chǔ)知識(shí)，并進(jìn)一步分析了Current Mode小信號(hào)模型以及DCAP/DCAP2 Mode環(huán)路分析；給出了Current mode DC/DC設(shè)計(jì)實(shí)例和DCAP2 mode DC/DC設(shè)計(jì)實(shí)例；最后介紹了環(huán)路測(cè)量和布板的一般原則。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
ti
+關(guān)注
關(guān)注
112文章
7989瀏覽量
213020 -
信號(hào)
+關(guān)注
關(guān)注
11文章
2809瀏覽量
77165 -
模型
+關(guān)注
關(guān)注
1文章
3342瀏覽量
49274
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
如何使用頻譜分析儀進(jìn)行信號(hào)測(cè)量
頻譜分析儀的基本原理 頻譜分析儀通過(guò)將輸入信號(hào)與一系列已知頻率的參考信號(hào)進(jìn)行比較，來(lái)確定信號(hào)中各
FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例
FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）加速深度學(xué)習(xí)模型是當(dāng)前硬件加速領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究方向。以下是一些FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例： 一、基于FPGA的AlexNet卷積運(yùn)算加速 項(xiàng)目名稱
AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
人類的學(xué)習(xí)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和識(shí)別。AI大模型則是指模型的參數(shù)數(shù)量巨大，需要龐大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理。深度學(xué)習(xí)算法為AI大模型
使用AI大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的技巧
使用AI大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的技巧涉及多個(gè)方面，以下是一些關(guān)鍵的步驟和注意事項(xiàng)： 一、明確任務(wù)目標(biāo)和需求 在使用AI大模型之前，首先要明確數(shù)據(jù)分析的任務(wù)目標(biāo)，這將直接影響
使用IBIS模型進(jìn)行時(shí)序分析
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用IBIS模型進(jìn)行時(shí)序分析.pdf》資料免費(fèi)下載
發(fā)表于 10-21 10:00
?0次下載
使用MODE引腳進(jìn)行簡(jiǎn)單的恒壓調(diào)節(jié)
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用MODE引腳進(jìn)行簡(jiǎn)單的恒壓調(diào)節(jié).pdf》資料免費(fèi)下載
發(fā)表于 08-30 10:05
?0次下載
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化的基本方法
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種重要優(yōu)化技術(shù)，旨在通過(guò)減少模型參數(shù)的精度（即從高精度浮點(diǎn)數(shù)如32位浮點(diǎn)數(shù)FP32降低到低精度整數(shù)如8位整數(shù)INT8或更低）來(lái)降低
深度學(xué)習(xí)模型量化方法
深度學(xué)習(xí)模型量化是一種重要的模型輕量化技術(shù)，旨在通過(guò)減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的比特寬度來(lái)減小模型大小和加速推理過(guò)程，同時(shí)盡量保持模型性能。從而達(dá)到把
深度學(xué)習(xí)中的模型權(quán)重
在深度學(xué)習(xí)這一充滿無(wú)限可能性的領(lǐng)域中，模型權(quán)重（Weights）作為其核心組成部分，扮演著至關(guān)重要的角色。它們不僅是模型學(xué)習(xí)的基石，更是模型智能的源泉。本文將從
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型cnn的基本概念、結(jié)構(gòu)及原理
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型CNN（Convolutional Neural Network）是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模
深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程詳解
深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜且關(guān)鍵的過(guò)程，它涉及大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源和精心設(shè)計(jì)的算法。訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，本質(zhì)上是通過(guò)優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，
深度學(xué)習(xí)的模型優(yōu)化與調(diào)試方法
深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，往往會(huì)遇到各種問(wèn)題和挑戰(zhàn)，如過(guò)擬合、欠擬合、梯度消失或爆炸等。因此，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)試是確保其性能優(yōu)越的
信號(hào)分析的基本思想是什么
對(duì)信號(hào)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，提取信號(hào)中的有用信息，以便對(duì)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別、分類、估計(jì)和預(yù)測(cè)。信號(hào)
為什么用CubeIDE導(dǎo)入AI模型進(jìn)行分析會(huì)報(bào)錯(cuò)？
python已經(jīng)安裝好了，但是在用CubeAI的時(shí)候，導(dǎo)入模型進(jìn)行分析會(huì)報(bào)錯(cuò)，無(wú)法分析。有知道為什么會(huì)報(bào)[AI:persondetection][12152] Failed to ex
發(fā)表于 05-22 06:38
一種利用光電容積描記（PPG）信號(hào)和深度學(xué)習(xí)模型對(duì)高血壓分類的新方法
VGG-16 模型中使用平均池化而不是最大池化，因?yàn)樗鼤?huì)產(chǎn)生更好的結(jié)果。
幾個(gè)模型的效果，Alexnet 的準(zhǔn)確率最低，無(wú)法對(duì)任何信號(hào)進(jìn)行分類。實(shí)施了預(yù)訓(xùn)練的 ResNet-50 和
發(fā)表于 05-11 20:01
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論