请给我一个栅压自举电路的实例并给出参数,实例图请以链接形式放在最后

时间: 2023-05-26 20:01:54 浏览: 22
以下是一个栅压自举电路的实例,以驱动N沟道MOSFET: ![栅压自举电路实例](https://i.stack.imgur.com/Xbklr.png) 参数: - VDD = 12V - R1 = 100kΩ - R2 = 10kΩ - C1 = 100nF - Q1 = N沟道MOSFET 说明: 在电路中,R1和R2形成一个压分器,将高电压的VDD转换为低电压的VB。VB通过C1与栅极相连,形成栅压自举电路。初始电路电源上启动时,VB被预充电至VDD * R2 / (R1 + R2)的电压值,然后VB将继续通过C1自升高至接近VDD,允许MOSFET上电。 链接:https://electronics.stackexchange.com/questions/55153/mosfet-drain-pull-up-limited-to-12vdc
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以下是一个栅压自举电路的实例图: ![栅压自举电路](https://i.imgur.com/6kjfU6K.png) 此电路为以 NPN 晶体管为例。参数为: - R1 = 100 kΩ - R2 = 10 kΩ - C1 = 10 μF - C2 = 100 μF - Vcc = 12 V - V1 = 5 V 其中 R1 和 C1 组成了一个 RC 滤波电路,用于滤除输入信号的高频成分。当输入信号足够大时,晶体管开始通电,C2 开始给栅极充电,增加栅极电压,加大晶体管的放大效果,使得输出信号变得更大。C2 同时也通过 R2 给 R1 充电,使输出回路得以完成。 注意,栅压自举电路需要合理设计参数。电容的值过大,栅极的电压不容易稳定,反复充放电会导致输出的失真。但是电容过小,输出信号的幅度会变得很小,无法达到预期的放大效果。因此,在实践中,需要对电容和电阻的值进行仔细的调整。

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以下是一个40nm工艺,VDD=1.8V的栅压自举电路的实例及参数: 实例图链接:https://www.electronicsforu.com/wp-content/uploads/2017/03/THE-BOOTSTRAP-CIRCUITED-CMOS-AMPLIFIER-1.jpg 参数: - VDD:1.8V - MOSFET宽度(W):1μm - MOSFET长度(L):40nm - MOSFET阈值电压(VT):0.5V - 输入信号频率:10kHz - 静态电流:100μA - 开关频率:100kHz 该栅压自举电路可以用于信号放大器和射频电路等领域。在输入信号信号很小时,为了避免共模等效电阻对放大器增益的影响,需要使用栅压自举电路。它的特点在于能够提高MOSFET的输入电阻,从而使得信号放大器增益更高。

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### 回答1: 可以尝试以下几个开源数据集:1. ImageNet:http://www.image-net.org/ 2. MNIST:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 3. CIFAR-10:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 4. Microsoft Common Objects in Context (MSCOCO):https://cocodataset.org/#home ### 回答2: 以下是几个适用于实例检索的开源数据集下载链接: 1. Oxford 5k:Oxford 5k是一个常用的用于实例检索的数据集。它包含了5062张景点图片及其对应的250个查询图片。可以从官方网站下载:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/oxbuildings/ 2. Paris 6k:Paris 6k是另一个常用的用于实例检索的数据集。它包含了6k张巴黎名胜图片及其对应的55个查询图片。可以从官方网站下载:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/parisbuildings/ 3. Holidays:Holidays数据集是一个用于实例检索的数据集,它包含了1491张名胜图片及其对应的500个查询图片。可以从官方网站下载:http://lear.inrialpes.fr/people/jegou/data.php#holidays 4. Flickr100k:Flickr100k数据集是一个包含有10万多张图片的数据集,其中每张图片都有一个标注的描述。可以从官方网站下载:http://press.liacs.nl/mirflickr/ 5. COCO:COCO(Common Objects in Context)是一个广泛应用于图像识别和实例检索的数据集。它包含了超过32万张图片,涵盖了80个常见的物体类别。可以从官方网站下载:http://cocodataset.org/ 这些数据集提供了大量的真实图片和相应的查询图片,对于评估和研究实例检索算法非常有用。通过这些数据集,可以进行实例检索模型的训练和测试,并进行模型性能的比较和分析。 ### 回答3: 下面是几个适用于实例检索的开源数据集下载链接: 1. MS COCO (Microsoft Common Objects in Context): MS COCO是一个广泛使用的计算机视觉数据集,包含了各种场景中的对象实例的图像和对应的注释。可以从官方网站下载:https://cocodataset.org/ 2. ImageNet: ImageNet是一个大规模的图像数据集,包含超过一百万个图像和相应的标签。它可以用于图像分类、目标检测和实例检索等任务。可以从官方网站下载:http://www.image-net.org/ 3. Oxford 5K: Oxford 5K是一个用于图像检索的数据集,包含5,062张来自Oxford城市的图像。每张图像都有一个查询和一组相关的注释图像。下载链接:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/oxbuildings/ 4. Holidays: Holidays数据集是一个大规模的图像检索数据集,包含1,491张图像,来自不同的场景和背景。每张图像都有一个查询和一组相关图像。下载链接:https://lear.inrialpes.fr/~jegou/data.php#holidays 5. Stanford Online Products: Stanford Online Products数据集是一个用于商品检索的大规模数据集,包含120,053个商品图像以及详细的注释和标签。下载链接:http://cvgl.stanford.edu/projects/lifted_struct/index.html#online_products 这些数据集提供了丰富的图像和相关注释,可以用于实例检索任务的训练和评估。对于实例检索的研究者和开发者来说,这些数据集是宝贵的资源。
### 回答1: 目前可用的开源实例检索数据集下载链接包括:1. Microsoft COCO:https://cocodataset.org/#download 2. ImageNet:http://www.image-net.org/ 3. Open Images:https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html 4. Pascal VOC:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 5. Text Retrieval Conference (TREC):http://trec.nist.gov/data.html ### 回答2: 以下是一些目前开源的实例检索数据集的下载链接: 1. MS COCO数据集:https://cocodataset.org/ MS COCO(微软通用物体识别挑战赛)数据集是一个广泛使用的图像识别与场景理解基准数据集。它包含了超过十万张标记有多个对象的图像,可用于实例检索等任务。 2. ImageNet数据集:http://www.image-net.org/ ImageNet数据集是一个庞大的图像数据库,包含超过1400万张图像,涵盖了来自各个类别的物体和场景图像,并提供了用于实例检索的标注信息。 3. OpenImages数据集:https://opensource.google/projects/open-images-dataset OpenImages数据集是一个由Google维护的大规模图像数据集,包含超过900万张标记有多个实例的图像。它提供了各种任务的子数据集,包括实例检索。 4. COCO-Text数据集:https://vision.cornell.edu/se3/coco-text-2/ COCO-Text数据集是一个专门用于文本识别和检测的数据集,其中包含了大量的图像和对应的文本标注。它可以用于实例检索中的文本搜索任务。 5. Flickr8k数据集:https://forms.illinois.edu/sec/1713398 Flickr8k数据集是一个包含8000张图像的数据集,用于图像描述任务。它提供了与每张图像相关联的多个文本描述,可用于实例检索中的文本搜索。 这些数据集提供了不同类型的实例图像和与之相关的标注信息,可用于训练和评估实例检索模型的性能。 ### 回答3: 以下是目前开源的实例检索数据集的下载链接: 1. MS COCO(Microsoft Common Objects in Context):这是一个广泛使用的实例检索数据集,包含了各种对象的图像和相应的标注信息。可以在官方网站上下载:https://cocodataset.org/#download。 2. Flickr30k:这个数据集包含了30,000张图像,每张图像都有相应的文本描述。可以在其官方网站上找到数据集的下载链接:http://bryanplummer.com/Flickr30kEntities/。 3. Pascal VOC:这是一个常用的计算机视觉数据集,包含了20个类别的图像、目标检测和语义分割的标注信息。可以在官方网站上下载:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/。 4. ImageNet:这是一个大规模的图像数据库,包含了超过100万张图像和其对应的标注。可以在官方网站上注册并下载:http://www.image-net.org/。 5. OpenImages:这个数据集由Google创建,包含了数百万张图像以及对图像中对象的标注。可以在官方网站上下载:https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html。 这些数据集可以用于多种实例检索任务,如目标检测、图像分类和图像生成等。下载这些数据集后,可以按照其官方提供的格式进行处理和使用。

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