对Current Mode小信号模型进行深度分析
本视频介绍了DC/DC基础知识，并进一步分析了Current Mode小信号模型以及DCAP/DCAP2 Mode环路分析；给出了Current mode DC/DC设计实例和DCAP2 mode DC/DC设计实例；最后介绍了环路测量和布板的一般原则。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。
举报投诉
-
ti
+关注
关注
112文章
8115浏览量
212417 -
信号
+关注
关注
11文章
2791浏览量
76764 -
模型
+关注
关注
1文章
3243浏览量
48840
发布评论请先 登录
相关推荐
FPGA加速深度学习模型的案例
FPGA（现场可编程门阵列）加速深度学习模型是当前硬件加速领域的一个热门研究方向。以下是一些FPGA加速深度学习模型的案例： 一、基于FPGA的AlexNet卷积运算加速 项目名称
AI大模型与深度学习的关系
人类的学习过程，实现对复杂数据的学习和识别。AI大模型则是指模型的参数数量巨大，需要庞大的计算资源来进行训练和推理。深度学习算法为AI大模型
使用AI大模型进行数据分析的技巧
使用AI大模型进行数据分析的技巧涉及多个方面，以下是一些关键的步骤和注意事项： 一、明确任务目标和需求 在使用AI大模型之前，首先要明确数据分析的任务目标，这将直接影响
深度神经网络模型量化的基本方法
深度神经网络模型量化是深度学习领域中的一种重要优化威廉希尔官方网站
，旨在通过减少模型参数的精度（即从高精度浮点数如32位浮点数FP32降低到低精度整数如8位整数INT8或更低）来降低
深度学习模型量化方法
深度学习模型量化是一种重要的模型轻量化威廉希尔官方网站
，旨在通过减少网络参数的比特宽度来减小模型大小和加速推理过程，同时尽量保持模型性能。从而达到把
深度学习中的模型权重
在深度学习这一充满无限可能性的领域中，模型权重（Weights）作为其核心组成部分，扮演着至关重要的角色。它们不仅是模型学习的基石，更是模型智能的源泉。本文将从
深度神经网络模型cnn的基本概念、结构及原理
深度神经网络模型CNN（Convolutional Neural Network）是一种广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域的深度学习模
深度学习模型训练过程详解
深度学习模型训练是一个复杂且关键的过程，它涉及大量的数据、计算资源和精心设计的算法。训练一个深度学习模型，本质上是通过优化算法调整模型参数，
深度学习的模型优化与调试方法
深度学习模型在训练过程中，往往会遇到各种问题和挑战，如过拟合、欠拟合、梯度消失或爆炸等。因此，对深度学习模型进行优化与调试是确保其性能优越的
一种利用光电容积描记（PPG）信号和深度学习模型对高血压分类的新方法
VGG-16 模型中使用平均池化而不是最大池化，因为它会产生更好的结果。
几个模型的效果，Alexnet 的准确率最低，无法对任何信号进行分类。实施了预训练的 ResNet-50 和
发表于 05-11 20:01
使用仿真模型进行拓扑分析
扩展建模威廉希尔官方网站
，安森美(onsemi)使仿真精度进一步提升到更高的水平，此前我们为大家介绍了物理和可扩展仿真模型功能以及使用Cauer网络仿真热行为及评估各项因素对开关损耗的影响，本文将为大家带来使用物理和可扩展仿真模型进行拓扑
工商网监
评论