开关电源设计详解:从基础到高级

需积分: 12 0 下载量 52 浏览量 更新于2024-07-26 收藏 14.04MB PDF 举报
"这是一本关于实用开关电源设计的书籍,旨在帮助读者从基础理解到深入精通开关电源的设计技术。书中详细探讨了新旧两种类型的电源,包括旧式的线性电源和现代的开关电源,以及它们在不同场景下的优缺点。" 在开关电源设计中,旧式的线性电源以其可靠性和稳定性著称,主要通过重型金属变压器和线性调节器工作,输出端配备大容量电容以确保稳定。尽管重量较大,但它们在二战时期的产品至今仍能保持良好的工作状态。然而,新式开关电源则利用开关调节技术实现了轻量化,但这也带来了对电噪声敏感、易受振荡影响等问题。 新式开关电源通常配备有控制补偿电路,以应对外部电容可能引起的振荡。尽管如此,如果外部电容过大,仍可能破坏电源的稳定性。相比之下,旧式线性电源由于其输出端的大容量电容,较少遇到类似振荡问题,且在处理#$%&波动时表现出色。此外,旧式电源在美国实验室中广泛使用,部分原因是其在#$%&频率附近的稳定性能。 开关电源,特别是现代设计,通常采用场效应管(如)*+(,-等)提高控制回路的频带宽度,从而降低#$%&噪声,提升性能。与之相比,旧式的线性电源依靠大电容滤波,对于电压纹波的抑制效果并不理想。 新式开关电源的另一显著特点是它们在高频下的高环路增益,能有效抑制输出的#$%&波动,优于旧式的晶闸管和相控技术。然而,开关电源在某些特定应用,例如对电噪声非常敏感的环境,可能还需要采用线性调节技术,但通常功率较小。 这本书深入浅出地介绍了开关电源设计的核心概念和技术,从理论到实践,帮助读者逐步掌握成为电源设计专家所需的知识。无论是对旧式线性电源的稳态分析,还是对新式开关电源的动态特性探讨,都为读者提供了全面的理解和指导。
2024-09-21 上传
1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
2024-09-21 上传
应用背景为变电站电力巡检,基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测,并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务,并对系统性能做出一定的优化。.zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
2024-09-21 上传
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。