电源是电子设备的重要组成部分，其性能的优劣直接影响着电子设备的稳定性和可靠性，随着电子技术的发展，电子设备的种类越来越多，其对电源的要求也更加灵活多样，因此如何很好的解决系统的电源问题已经成为了系统成败的关键因素。本论文研究选取了BICMOS工艺，具有功耗低、集成度高、驱动能力强等优点.根据电流模式的PWM控制原理，研究设计了一款基于BICMOS工艺的双相DC-DC电源管理芯片。本电源管理芯片自动控制两路单独的转换器工作，两相结构能提供大的输出电流，但是在开关上的功耗却很低。芯片能够精确的调整CPU核心电压，对称不同通道之间的电流。本电源管理芯片单独检测每一通道上的电流，以精确的获得每个通道上的电流信息，从而更好的进行电流对称以及电路的保护。文中对该DC-DC电源管理芯片的主要功能模块，如振荡器电路、锯齿波发生电路、比较器电路、平均电流电路、电流检测电路等进行了设计并给出了仿真验证结果。该芯片只需外接少数元件就可构成一个高性能的双相DC-DC开关电源，可广泛应用于CPU供电系统等。通过应用Hspice软件对该变换器芯片的主要模块电路进行仿真，验证了设计方案和理论分析的可行性和正确性，同时在芯片模块电路设计的基础上，应用0.8umBICMOS工艺设计规则完成了芯片主要模块的版图绘制，编写了DRC.LVS文件并验证了版图的正确性。所设计的基于BICMOS工艺的DC-DC电源管理芯片的均流控制电路达到了预期的要求。
标签： DC-DC电源管理
上传时间： 2022-06-26
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21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井
上传时间： 2013-04-15
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家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent
上传时间： 2013-06-10
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jk-b交通信号控制机原理图
上传时间： 2013-07-13
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GB-T15290-1994 电子设备用电源变压器和滤波扼流圈总技术条件
上传时间： 2013-04-15
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专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
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专辑类-国标类相关专辑-313册-701M GB-T15290-1994-电子设备用电源变压器和滤波扼流圈总技术条件.pdf
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三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码，希望大家喜欢。
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上传时间： 2013-07-13
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随着能源危机日趋严重，新能源的开发与节能技术的研究日趋迫切，而新型储能元件—超级电容器的应用为能量回收开辟了一条新的道路。 作为新型储能器件，超级电容器拥有其它储能器件无法比拟的优点—充放电速度快、功率密度高、使用寿命长。但由于其额定电压很低，一般为1V～3V，因此使用时需多节串联以达到实用电压值，而电容单体参数不一致必然导致单体电压不平衡。长此以往，势必严重影响超级电容组寿命及其工作可靠性。 本文从超级电容器结构与工作原理入手，详细阐述了其各种特性，分析和比较了目前存在的各种电压均衡电路，确定了适合能量回收系统中超级电容组的电压均衡策略，提出了如下两种方法： 一种是运用飞渡电容转移能量的思想，在飞渡电容与超级电容器之间加入DC/DC变换器，对超级电容器恒流充放电，保证了电压均衡电路快速性。 针对超级电容器单体电压低造成的DC/DC变换器恒流控制困难的问题，本文采用了新型开关电源芯片LTC3425及LTC3418实现了恒流输出，仿真及试验结果验证了该方法的有效性。 另一种方法为基于变压器的电压均衡法，该方法引入全桥逆变器和高频变压器构成了一种新颖的电压均衡电路。此方法容易获得超级电容器串联组平均电压值，使得对低于平均电压值的超级电容器充电非常方便。此方法以较低成本实现了电压均衡目的，并通过仿真和试验验证了该方法的有效性。 以上两种方法均通过能量内部转移来完成电压均衡，达到了较高的均衡效率，适合用于能量回收系统中超级电容组的电压均衡。
上传时间： 2013-06-08
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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