神经辐射场的发展历程

电路传导辐射抑制是为了降低电磁干扰(EMI)而采取的一系列措施。传导干扰是通过电压或电流的形式在电路中进行传播的。为了抑制传导干扰，设计人员通常会在设计原理图和绘制布局时，采取以下几种方法：
1. 降低噪声源：通过降低电路寄生参数和控制电流强度来减小噪声源的影响。
2. 降低高di/dt的环路面积：高di/dt会产生较强的电磁场，所以减小环路面积可以降低辐射。
3. 降低开关转换速率：开关打开和关闭的动作会产生不连续的电流，这些不连续电流会增加EMI，所以降低开关转换速率也是一种抑制传导干扰的方法。
4. 使用低通滤波器：对干扰信号进行隔离，特别是对差模干扰信号进行隔离，可以有效抑制传导干扰。
总的来说，电路传导辐射抑制的目标是通过控制电路的设计和布局，降低噪声源和电磁场的产生，以及采取滤波器等措施来减小传导干扰的影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

nerf神经辐射场讲解

神经辐射场（Neural Radiation Field，简称NERF）是一种计算机图形学中的模型，用于生成逼真的三维场景。NERF的核心思想是通过训练神经网络来估计每个像素点的颜色和深度值，从而生成高质量的图像。

NERF的训练过程包括两个阶段：场景解析和视图合成。在场景解析阶段，NERF模型通过分析输入的图像集合和相机参数，学习生成场景中每个像素点的颜色和深度值。这个过程可以看作是一个回归问题，模型通过最小化预测颜色和深度值与真实值之间的差异来进行训练。

在视图合成阶段，NERF模型利用学习到的场景信息和相机参数，生成新的视角下的图像。通过在每个像素点上采样多个方向的光线，并使用场景解析阶段学到的深度值和颜色值进行插值，最终得到高质量的图像。

NERF的优点在于能够生成逼真的图像细节，包括场景中的光照、反射和阴影等。然而，NERF也存在一些挑战，例如对于复杂场景和大规模数据的处理能力有限，以及训练过程较为耗时等。

总的来说，神经辐射场是一种基于神经网络的图像生成模型，可以用于创建逼真的三维场景图像。它在计算机图形学和虚拟现实等领域有着广泛的应用潜力。

神经辐射场nerf实验过程实现

NERF（Neural Radiance Fields）是一种通过神经网络预测场景中每个像素的颜色和深度的方法。下面是一个简单的实现过程：

1. 数据准备：需要收集场景的RGB图像和深度图像。可以使用RGB-D相机或者使用结构光等3D扫描仪来获取这些数据。同时，需要对深度图像进行处理，使其与RGB图像的分辨率匹配。

2. 神经网络模型：选择一种适合场景的神经网络模型，如U-Net，VoxNet等。将训练数据输入到模型中，训练出神经网络模型。

3. 预测场景：将测试数据输入到神经网络模型中，预测出场景中每个像素的颜色和深度。这个过程需要使用光线追踪算法，在3D空间中找到每个像素对应的物体。

4. 生成新视角：通过在3D空间中移动相机，可以生成新的视角。对于每个新的视角，需要重新计算每个像素的颜色和深度。

5. 渲染图像：将预测出的每个像素的颜色和深度渲染成图像。可以使用OpenGL等图形库来完成这个过程。

需要注意的是，NERF实验过程中需要处理大量的数据和计算，需要使用GPU进行加速。同时，NERF还有很多改进的空间，例如提高预测精度和速度等。