MAX16922汽车PMIC布线指南:优化性能与辐射

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MAX16922 PMIC布线指南及示例是一份针对汽车电源管理集成电路(Power Management Integrated Circuit, PMIC)MAX16922的重要应用笔记。该指南旨在帮助工程师优化器件的性能并减少电磁干扰(EMI)问题。在使用MAX16922这样的高频开关稳压器时,正确的PCB布线至关重要,因为它直接影响电源输出质量和调试效率。 核心知识点包括: 1. 基本布线原则: - OUT1:输入电容(C1)、电感(L1)、保护二极管(D1)和输出电容(C2)的环路面积需最小化,以减少电磁辐射和提高稳定性。 - OUT2:同样的,输入电容(C3)、电感(L2)和输出电容(C5)也应遵循此原则。 - 电源地(第9引脚和D1阳极)应通过单点与地平面连接,确保地线噪声不会耦合到器件的误差放大器。 - 引线设计应选择尽可能短且宽的走线,以减小信号传输中的延迟和噪声。 2. 优化AC-DC电流通路: - MAX16922的开关功能会产生电磁辐射,特别是当开关周期中的电流变化时。通过识别和消除这些交流电流通路,可以减少辐射。 - OUT1转换器的无源元件如C3、C5、C12、L1和D1对性能和辐射有直接影响。图1和图2展示了开关操作期间的直流电流通路,而图3显示了交流电流通路的形成。 3. 重要元件的布线优化: - D1、C3和C5的布局对OUT1性能至关重要,因为它们直接影响到开关操作的效率和辐射。 - L1和C12虽然次级重要,但适当的布线也可以提升整体性能。 这份应用笔记提供了实用的技巧和示例,以帮助工程师理解和应用在实际设计中,确保MAX16922的高效运行和符合EMI标准。通过遵循这些布线准则,设计者能够显著提升系统稳定性和可靠性,同时降低调试成本。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。