放大器基础:多级放大器的单级分析与性能指标

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本文将深入探讨多级放大器的分析方法以及相关的放大器基础知识。多级放大器是由多个单级放大电路组成的,通过合理设计可以实现更高效、更精确的信号放大。在分析多级放大器时,我们通常采用将每一级视为独立的单元,将后级的输入电阻视作前级的负载电阻,以此方法来计算各级的性能指标。 首先,了解放大器的性能指标至关重要。这包括增益、输入电阻、输出电阻、频率响应、噪声系数、电源抑制比等。增益是衡量放大器放大信号能力的关键指标,它定义了输出信号与输入信号之间的比例。输入电阻则表示放大器对输入信号源的影响,理想的放大器应具有高输入电阻,以减少对信号源的负载。输出电阻则关乎到放大器驱动后续电路的能力。 接着,差分放大器是一种常见的放大器配置,其特点是能够有效抑制共模信号,增强对差模信号的放大。这种特性使得差分放大器在抑制噪声和提高抗干扰能力方面表现出色,常用于信号处理和数据传输电路中。 基本组态放大器包括共射极、共基极和共集电极放大器,它们各有优缺点。共射极放大器有较高的增益和良好的输入阻抗,适合用作电压放大;共基极放大器提供低输出阻抗和高速响应,适用于高频应用;共集电极放大器则以其高输出电流和低输出电压的能力而闻名,常用于电流缓冲。 放大器的频率响应是指放大器在不同频率下的增益特性,它关系到放大器能否正确处理各种频率的信号。为了确保在整个感兴趣的频带内都能提供稳定的放大,设计师需要考虑带宽和下限截止频率、上限截止频率等因素。 偏置电路和耦合方式在放大器设计中扮演着核心角色。偏置电路负责设定半导体器件的工作点,确保它们在放大区域工作,避免饱和或截止失真。耦合电路则用于连接输入信号源和放大器,以及放大器输出端和负载,同时隔离不同的电压级。根据应用需求,可以选择直接耦合、电容耦合、变压器耦合等方式。 电流源电路及其应用是另一个关键点,特别是在集成运算放大器中,电流源电路可以提供恒定的偏置电流,对放大器的稳定性至关重要。集成运算放大器是一种高性能的通用放大器,具有高输入阻抗、低输出阻抗和极高的增益,广泛应用于各种线性和非线性电路中。 总结来说,放大器是电子技术的基础,广泛应用于通信、自动控制、测量等领域。理解并掌握放大器的工作原理、性能指标和设计方法,对于构建高效、可靠的电子系统至关重要。通过对多级放大器的拆分分析,我们可以更好地理解和优化整个放大系统的性能。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R