草庐IT

交流电

全部标签

【开篇】STM32F103C8T6 含义、命名规则、GPIO原理以及初始化(参考男神江科协,学习交流用)

目录目录一,STM系列命名规则二.引脚功能三.电路以及寄存器一,STM系列命名规则1.产品系列:    STM32代表意法半导体的Cortex-Mx系列内核(ARM)32位的MCU2.产品类型:F-通用型,S-简单型,L-低功耗,H-高性能,AL-汽车应用低功耗型,AF-汽车应用通用型。3.产品子系列:103:ARMCortex-M3内核,增强型。4.引脚数目:C=LQFP/QFN 48脚orWLCSP32脚5,闪存类型:4=16KB,6=32KB以此类推,即乘二加二6.封装T-LQFP封装7.工作温度6--40℃~85℃8--40℃~105℃二.引脚功能1.引脚功能定义图 由上图可知,每个引

MOS驱动自举电容和限流电阻的选取

自举电容选取最近做逆变时出现了异常,使用2104驱动MOS管 蓝色为滤波后双端带载时出现的波形,一端带载时没有问题放大波形后发现输出波形在占空比满值时垮掉,产生严重的震荡  可以看到波形顶部斜向下,我们可以推断是驱动自举电容值偏小,当占空比增大时无法为高端MOS提供足够的电荷。下图为2104的驱动波形,在占空比增大时,电平降低 当电容值偏大后,占空比增大,驱动波形不能达到最低值,MOS管不能完全关断,造成损耗。 电容取值合适后输出带载波形限流电阻对MOS的影响一般都习惯在栅极串一个电阻,电阻提高稳定性的同时减缓了MOS的开关过程蓝色为串10欧姆电阻的栅极波形黄色为0欧姆电阻 

构建汽车技术与装备交流平台,“中国汽研”开启汽车产业高质量发展新章

文|智能相对论作者|佘凯文放在很多年前,提到“中国汽车”也许很多人会不屑一顾,但这也是情理之中,毕竟当时国内汽车市场都把持在欧美日等车企手中,说自主品牌举步维艰并不为过。直到2016年左右,中国汽车产业随着“新四化”的提出而迎来转机,不过也不是一开始就完成了飞跃,还是需要通过“引进”特斯拉这只“鲶鱼”刺激市场。如今中国汽车品牌也逐渐成为“鲶鱼”,像进入日本市场的比亚迪,就如同当年进入中国的特斯拉。2016年至今,国内汽车“新四化”也进入到战略转型的加速期和关键期,接下来要怎么走?成为各界关注的焦点。7月26日,2022汽车技术与装备国际论坛在长沙召开,中国汽车工程研究院股份有限公司(隶属于通用

基于AD9954实现正弦交流信号输出——附原理图、代码

最近本人在做基于Cortex-M4的电阻抗采集系统,正弦信号是由AD9954这一款芯片产生的,由于网上对于该芯片的介绍比较少,这里分享一下自己的使用调试心得,以便大家参考。本人才疏学浅,如果有错误,还请指正。一、AD9954的电路设计AD9954是一种直接数字合成器,能够在高达160MHz的频率下生成频率可变的模拟输出正弦波形。芯片手册对于该芯片的介绍已经很是详细了,这里就不再多展开介绍。下面直接干货介绍:AD9954的芯片手册:AD9954(Rev.C)(analog.com)供电模块设计首先要先解决AD9954芯片的供电问题,AD9954的供电电压是1.8V,主控芯片我选择的是STM32F

【单片机学习笔记】上传一整年的自学电子笔记,互相交流,共同进步。

学习资料来源包括但不限于:正点原子、太极创客、硬石科技、野火_firege、喵呜实验室、小蜜蜂笔记、鱼C-小甲鱼、普中科技......我学的是车辆工程专业,去年八月份,加入了学院的创客工作室,在教室里学过相关课程就电工电子和C语言程序设计,学单片机基本靠自学。我将会在【单片机学习笔记】专栏中,将我一年多自学C语言以及单片机的所有笔记上传上来供大家参考。最早一篇笔记在20年九月底,今天是2021.9.26,期间我基本上是每周一篇电子笔记,这几天我抽空把之前的笔记整理后都上传上来。本人不生产知识,本人只是知识的搬运工,此电子笔记是本人在学习过程中遇到的认为需要记的知识点以及bug的解决记录。系统性

某手42位48位sig3解密交流-unidbg

==========逆向必备:函JNItrace是一个基于Frida框架的Hookjni方法的库。https://github.com/chame1eon/jnitracejnitrace-llibbili.sotv.danmaku.bili--ignore-vm加密函数定位:https://github.com/lasting-yang/frida_hook_libart.gitdump脚本修复加密sohttps://github.com/lasting-yang/frida_dumpfridahook模板:so:https://blog.csdn.net/weixin_38927522/a

某手42位48位sig3解密交流-unidbg

==========逆向必备:函JNItrace是一个基于Frida框架的Hookjni方法的库。https://github.com/chame1eon/jnitracejnitrace-llibbili.sotv.danmaku.bili--ignore-vm加密函数定位:https://github.com/lasting-yang/frida_hook_libart.gitdump脚本修复加密sohttps://github.com/lasting-yang/frida_dumpfridahook模板:so:https://blog.csdn.net/weixin_38927522/a

区块链技术交流群,欢迎大家进群交流

欢迎区块链技术开发者和爱好者加入,大家可以在群内探讨区块链底层技术及区块链技术在各行各业的应用场景。群内会分享区块链相关技术文档及区块链技术热点,并定期邀请区块链技术大佬进行线上直播,更好的帮助大家快速理解上手区块链技术。

【QA02】云技术交流群一周知识汇总

一周概览云菜鸡:helo大家好我是云菜鸡,春风得意马蹄疾,大佬带我行不行;山重水复疑无路,跟着大佬不迷路。本周主要话题有:账单,CI/CD,数据库,操作系统,自动化运维工具等相关话题,如果您阅读技术类话题感到焦虑,Q10是为您准备的。Q1AWSSMS相关云菜鸡:大佬们好,大佬们,有谁用过AWSSMS服务的?求指教JasonWang:不太好用,推荐用twilio云菜鸡:我主要是用于国外,客户想都用国外的东西,我们就只是发送一个短信验证码而已(注册或修改密码的时候发)@JasonWang 大佬你之前搞过?JasonWang:如果业务很简单的话,用aws也行。aws就是控制台管理不好用。不像twil

AI很渴:chatGPT交流一次=喝掉一瓶水,GPT3训练=填满核反应堆

流行的大型语言模型(LLM),如OpenAI的ChatGPT和Google的Bard,耗能巨大,需要庞大的服务器农场提供足够的数据来训练这些强大的程序。对这些数据中心进行冷却也使得AI聊天机器人对水的需求量极大。新的研究表明,仅GPT-3的训练就消耗了18.5万加仑(70万升)的水。根据一项新研究,普通用户与ChatGPT的对话基本上相当于在地面上倒掉一大瓶新鲜水。考虑到聊天机器人的空前流行,研究人员担心所有这些浪费的水瓶可能对水供应造成严重影响,尤其是在世界各地历史性干旱和迫在眉睫的环境不确定性之际。加州河滨分校和得克萨斯大学阿灵顿分校的研究人员在一篇题为《让AI更节水》的预印论文中发布了A