RB481Y肖特基二极管详细规格与特性分析

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RB481Y是一款由ROHM公司生产的肖特基势垒二极管,主要用于低电流整流应用。这款二极管设计紧凑,采用EMD4封装,具有超小功率模塑类型,具备低正向电压降和高可靠性的特点。 详细说明: 1. **产品特性**:RB481Y的显著特点是其小巧的体积,它采用了EMD4封装,这是一种非常紧凑的硅片平面结构,旨在节省空间并提高电路的集成度。此外,该二极管具有低正向电压降,这意味着在工作时,它在导通状态下造成的电压损失较小,有助于提高能源效率。另外,高可靠性是其设计的一个关键因素,确保了在各种应用环境中的长期稳定工作。 2. **电气参数**:在25℃的工作温度下,RB481Y的最大反向电压(VR)为125V,最大工作结温(Tj)为125℃,存储温度范围为-40℃到+125℃。它的最大反向电流(IR)在反向电压为10V时为30μA,这表明其在非导通状态下的漏电流非常低,有助于保持电路的稳定性。 3. **正向电流与电压**:根据提供的数据,RB481Y的正向电压随着通过的电流增大而增加。例如,当通过的电流为1mA、10mA和100mA时,对应的正向电压分别是0.28V、0.33V和0.43V。这意味着在不同负载条件下,二极管会呈现不同的电压降。 4. **峰值脉冲电流**:二极管能承受的最大瞬间反向电流冲击(IFSM)为100mA,这是在60Hz频率下持续一个周期的条件。这个参数确保了二极管在遇到短暂过载时不会损坏。 5. **封装尺寸**:RB481Y的外形尺寸包括直径1.5±0.1mm的焊盘,以及1.65±0.1mm的宽度。这些尺寸是贴片工艺的重要参考,确保了二极管能准确地安装在电路板上。 6. **应用领域**:尽管具体应用没有明确列出,但RB481Y的低电流整流特性表明,它可能被广泛用于需要高效能、小体积的电源管理、电池充电器、信号处理和其他电子设备中。 RB481Y是一款适合对空间和功耗有严格要求的电子产品的肖特基二极管,其低正向电压降和高可靠性使其成为许多工业和消费电子产品设计的理想选择。

import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数,如何修改使其能加载mnist数据集,不使用TensorFlow

2023-06-03 上传
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