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一种 CMOS 基准电流和基准电压产生电路
本发明公开了一种 CMOS 基准电流和基准电压产生电路。构建 了两个工作于饱和区的 MOS 管,使流过这两个 MOS 管的电流相等且 由其栅源电压的绝对值之差得到,并利用该电流产生基准电流或基准 电压。在这两个 MOS 管的导电类型相同时,通过调整其尺寸,将其栅 源电压的绝对值之差转化为其阈值电压的绝对值之差;在这两个 MOS 管的导电类型相反时,通过调整其尺寸,使输出的基准电压对温度的 导数为 0。本发明能有效消除
华中科技大学 2021-04-14
一种双霍尔元件电流传感器
一种双霍尔元件电流传感器,属于电流传感装置,解决现有双霍尔元件电流传感器的铁心中气隙较大,导致漏磁较多、测量精度较低的问题,同时,减少外界噪声、磁场和静电等干扰,用于测量交流电流或者直流电流。本实用新型包括绝缘外壳、开口环状铁芯和两个霍尔元件,开口环状铁芯位于绝缘外壳的环形腔体内,两个霍尔元件位于开口环状铁芯的同一气隙中与磁力线垂直的同一截面内;所述绝缘外壳上设有接线端子,所述两个霍尔元件分别与接线端子电气连接;所述绝缘外壳和开口环状铁芯之间设置有磁屏蔽环。本实用新型中两个霍尔元件的放置方式减少了开
华中科技大学 2021-04-14
SD-2泄漏电流测试仪检定仪
产品详细介绍 一、前言      SD-2检定仪是用于检定泄漏电流仪的电压和电流指示误差的仪器,它由可调电阻、电流表、电压表和可调电源组成。二、测试项目及主要技术参数型号 SD-2电流测量范围 0.1~20mA电流测量精度 0.5级电压测量范围 50~300V电压测量精度 0.5级工作电源 AC220V三、使用环境及要求1.环境温度  5~40℃2.环境相对湿度  ≤95%3.避免阳光直射或雨淋
深圳市世纪经典检测仪器有限公司 2021-08-23
Enlogic EN1105 带电流表显示PDU插座
产品详细介绍Enlogic的EN1000 系列产品---IRMC级别测量系列涵盖了电能测量,功率和环境监测的功能。计费级精度的瓦-时电能测量为用户计费,PUE及效率计量,工程项目规划以及容量管理提供了精准的电能测量数据。持续的为IRMC每相的输入电源和断路器提供实时监测,该实时监测数据能在每个潜在电源问题发生之前提供预警,并保证用户更好的实现输入相和分路之间负荷的平衡,提高设备的可靠性与电源效率。 Enlogic的超薄机身及断路器的设计吻合了用户节约机柜空间的需求。每个Enlogic IRMC上可连接多达6个外置传感器,实现了完整远程监测和报警的解决方案。企业级的网络管理允许您轻松的通过HTTP, HTTPS, SNMP, 或Telnet实现管理功能;而与LDAP/S和AD(活动目录服务)的巧妙整合,允许您轻松的集成到现有的目录服务中。其他显著特点包括带色标识别的输出端口及断路器,标准的锁紧IEC插头,高可视角的OLED 显示屏,以及可现场热插拔的网络管理卡等提高了产品的可靠性并能减少人为错误造成的损失。输入允许输入电压:: 220-240 VAC +6%, -10%每相输入电流:: 32APhase Type: 1-phase最大输入功率(kVA):: 7.68输入频率(Hz):: 50输入插头类型:: IEC309 332P6输入电源线长度:: 3.0m输出输出电压:: 220-240 VAC总输出端口数:: 36IEC C13 输出端口数:: 30Total # of IEC C19 Outlets: 6内置断路器的数量:: 2断路器类型: 1-pole hydraulic-magnetic每个断路器的最大输出电流(A):: 16每个输出端口的最大电流:: (C13)10A, (C19)16A物理尺寸长,mm:: 1730 mm深,mm:: 44 mm宽,mm:: 55 mmMax Depth at Circuit Breaker, mm: 56mm外壳颜色:: Black环境要求:可运行温度:: -5 to 60°C可运行相对湿度:: 5-95% RH, non-condensing最高可运行海拔高度:: 0-3,000 m存储温度:: -25 to 65°C存储相对湿度:: 5-95% RH, non-condensing存储最高海拔高度:: 0-15,000 mCompliance ApprovalsUL: 否EMC: 是安全认证::环境认证::
深圳市鸿佳宇信息技术有限公司 2021-08-23
交直流电压电流表(安装式)
杭州电表厂 2021-08-23
PCT-SH-DL高精度电流倾角传感器
产品详细介绍PCT-SH-DL高精度电流倾角传感器主要特性:1)单、双轴倾角量测2)量程±1~±90°3)宽电压输入9~36V4)输出方式4~20mA5)宽温工作-40~+85℃6)IP67防护等级7)高抗振性能>2000g8)高分辩率0.001°9)体积90×50×28mm产品应用:工程车辆调平               桥梁与大垻监测          高空平台安全保护  医疗设备角度控制           地下钻机姿态导航        盾构顶管应用 基于倾角的方向测量         地质设备倾斜监测        定向卫星通讯天线的俯仰角测量矿业机械、石油钻井设备     设备水平控制            对准控制、弯曲控制单位:长沙平川公司联系方式:15387560104网址:www.pchuangroup.com  邮箱:pchuangroup@163.com
长沙平川电子科技有限公司 2021-08-23
单分子晶体管器件研究取得重要进展
当电子器件基本单元--晶体管的尺寸进入到亚纳米尺度,量子效应将越来越显著。探索极端尺度下的晶体管器件并研究其性能和物理机理,对未来信息技术以及介观物理学的发展具有深刻的意义。
科技部 2021-04-19
电子材料及器件低频噪声-可靠性测试平台
电子材料及器件噪声-可靠性测试平台,该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术,将子波分析用于噪声-可靠性表征,可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数,同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点,良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。
电子科技大学 2021-04-10
一种用于ESD保护的低压触发SCR器件
本发明公开了一种用于 ESD 保护的低压触发 SCR 器件。本发明创造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分别进行衬底触发和栅触发,从而降低 SCR 器件的触发电压。 ESD 脉冲信号施加在 Anode 和 Cathode 之间,第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被触发导通,第一 PMOS 开通之后,给 Nwell 施加一触发电流,第二 PMOS 开通之后给第三 PMOS 施加一触发电压。第一 PMOS 施加的 Nwell 触发电流和第三 PMOS 的沟道电流触发晶闸管导通,晶闸管电流( SCR current )导通大部分 ESD  电流,从而实现了 ESD 保护。
辽宁大学 2021-04-11
基于深度学习的新一代智能隐身器件
光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究:在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下,快速地动态适应变化的背景环境,从而与背景电磁环境特征融为一体,实现自适应隐身。论文审稿专家认为:“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作,它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域,为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆,也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身,使自己融于周边环境;另一种是透明隐身,即光透过物体时不产生任何散射,例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略,它利用坐标变换的方法来控制电磁波,使其绕过被隐身的区域,按照原来的方向传播,从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比,人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波,隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样,能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点?“章鱼有色素细胞,我们有可重构的新型人工电磁材料单元;章鱼有中枢神经,我们有深度学习方法;章鱼有光敏细胞,我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前,深度学习已经开始渗入电磁材料领域,但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身,是一个极具挑战的课题,在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力,陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上,在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料,这件“隐身衣”由智能芯片控制,集成了训练好的深度学习模型,能够根据输入的电磁信息快速做出决策,改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角,而小车的任务就是动态适应变化的探测信号,对雷达“隐身”。当环境发生变化,变色龙大约需要6秒时间过度到环境色;而当电磁环境发生变化时,披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示,智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域,其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型,在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策,大大地缩短了响应时间,这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义
浙江大学 2021-04-10
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