Cadence+硬件每日学习十个知识点(46)23.8.26 (运算放大器)

news2024/12/28 20:38:58

文章目录

  • 1.电压跟随器的输入和输出是一样的,但是输入的是电压带有高阻抗,输出的电压带有低阻抗。
  • 2.比较器的迟滞(这个电阻)
  • 3.运放的压摆率
  • 4.运放-轨到轨
  • 5.输入失调电压Vos(选一个低的器件就行,对于5V,2uV不算什么)
  • 6.输入偏置电流与输入失调电流
  • 7.PSRR电源抑制比(实际运放的特性会随输入电压的变化而变化)(待修改)
  • 8.CMRR
  • 9.输入电容
  • 10.开环增益

1.电压跟随器的输入和输出是一样的,但是输入的是电压带有高阻抗,输出的电压带有低阻抗。

在这里插入图片描述

2.比较器的迟滞(这个电阻)

答:Vin在放大器的负端输入,所以这个是反相比较器,当输入0的时候,输出1。
这里在放大器的正端输入电压5V,用两个100K的电阻分压,当没有加Rh电阻时,放大器没有迟滞,当Vin为2.5V以下时,输出5V,当Vin为2.5V以上时,输出0V,但是因为存在噪声,所以如下图的左方所示,会发生误判。
但是当存在Rh时,这里通过计算,100K并联576K,与100K分压时,会是2.7V与2.3V,所以当Vin为2.3V以下时,输出5V,当Vin为2.7V以上时,输出0V,这是因为有了0.4V的电压带宽,所以会出现下图右方所示的情况(这里是用没有噪声模拟的,因为噪声是小于0.4V的),不会发生误判。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.运放的压摆率

答:
放大器会有一个最大的放大频率,是datasheet手册里的最大频率除上放大电压的倍数?(不知道对不对)
这里下方的正弦波已经产生相位失真里,因为输入信号的频率接近这个放大频率了,所以由于压摆率太低,反应速度慢,导致发生相位延迟。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
输入电压是0.2V,频率是25KHZ,放大器是十倍放大器。
因为压摆率为0.16V/us,所以这里从-2V到2V的时间为4/0.16=25us,一个周期的延迟就是50us,而输入电压的频率为25KHZ,一个周期长度为40us,所以延迟就比较大了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
压摆率是放大器内部的电容充电造成的。

4.运放-轨到轨

答:
输入和输出都接到V+和V-,就是轨到轨,相当于输出的电压可以达到V+和V-,但是会有电压输出摆幅,5V的话,可能是70mV,这个可能是因为里面用两个MOS管控制输出,MOS的导通电压导致的。
在这里插入图片描述

5.输入失调电压Vos(选一个低的器件就行,对于5V,2uV不算什么)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.输入偏置电流与输入失调电流

答:
三极管是基极和集电极的漏电流,非常小。
MOS管的是漏极的漏电流,也比较小,但是因为有ESD保护,两个二极管漏电流不一样大,所以造成的,电流会比较大。
偏置电流会转换成失调电压,造成影响,所以以反相器举例子,正常反相器的+极是直接接地的,但是为了让+和-的电流相等,所以在+极和地之间,接一个R1||R2的电阻。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7.PSRR电源抑制比(实际运放的特性会随输入电压的变化而变化)(待修改)

答:输入电压变化和输入失调电压变化的比值。假设输入电压变化500mV,输入失调电压是5uV,那可以看出,PSRR越大越好。
但是有时候datasheet会显示这样,这就是输入失调电压/输入电压变化了,就是越大越好。
Vsupply的变化就是两端输入差的变化。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
不知道这个是怎么算的?
在这里插入图片描述
频率越大,PSRR表现越差。
在这里插入图片描述

8.CMRR

答:
输入失调电压与共模电压的比值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

9.输入电容

答:
在这里插入图片描述

10.开环增益

答:
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/937704.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Batbot电力云平台在智能配电室中的应用

智能配电室管理系统是物联网应用中的底层应用场景,无论是新基建下的智能升级,还是双碳目标下的能源管理,都离不开智能配电运维对传统配电室的智慧改造。Batbot智慧电力(运维)云平台通过对配电室关键电力设备部署传感器…

【学习笔记】求解线性方程组的G-S迭代法

求解线性方程组的G-S迭代法 // 运行不成功啊function [x,k,index] Gau_Seid(A,b,ep,it_max) % 求解线性方程组的G-S迭代法,其中 % A为方程组的系数矩阵 % b为方程组的右端项 % ep为精度要求,省缺为1e-5 % it_max为最大迭代次数,省缺为100 % …

1. 深度学习介绍

1.1 AI地图 ① 如下图所示,X轴是不同的模式,最早的是符号学,然后概率模型、机器学习。Y轴是我们想做什么东西,感知是我了解这是什么东西,推理形成自己的知识,然后做规划。 ② 感知类似我能看到前面有个屏…

微前端开发

微前端介绍 微前端的概念是由ThoughtWorks在2016年提出的,它借鉴了微服务的架构理念,核心在于将一个庞大的前端应用拆分成多个独立灵活的小型应用,每个应用都可以独立开发、独立运行、独立部署,再将这些小型应用融合为一个完整的…

【大数据】Linkis:打通上层应用与底层计算引擎的数据中间件

Linkis:打通上层应用与底层计算引擎的数据中间件 1.引言2.背景3.设计初衷4.技术架构5.业务架构6.处理流程7.如何支撑高并发8.用户级隔离度和调度时效性9.总结 Linkis 是微众银行开源的一款 数据中间件,用于解决前台各种工具、应用,和后台各种…

【git进阶使用】 告别只会git clone 学会版本控制 ignore筛选 merge冲突等进阶操作

git使用大全 基本介绍git 快速上手一 环境安装(默认已安装)二 远程仓库克隆到本地1 进入rep文件夹目录2 复制远程仓库地址3 git clone克隆仓库内容到本地4 修改后版本控制4.1 修改文件4.2 git status查看版本库文件状态4.3 git add将文件加入版本库暂存区…

NEOVIM学习笔记

GitHub - blogercn/nvim-config: A pretty epic NeoVim setup 一直使用vim,每次到了新公司都要配置半天,而且常常配置失败,很多插件过期不好用。偶然看到别人的NEO VIM,就试着用了一下,感觉还不错。 用来开发和阅读C代…

使用树莓派Pico、DHT11和SSD1306搭建一个温度湿度计(只使用官方库,以及官方案例代码的错误之处和解决方案)

最近想树莓派 Pico、DHT11 温湿度传感器和 SSD1306 OLED 屏幕做一个温度湿度计,树莓派官方案例也分别有这两个设备的案例,我就想做个简单的温度湿度计作为学习微控制器的开始,结果遇到了一个大坑,所以写本文记录一下整个过程。 本…

[完美解决]Vue项目运行时出现this[kHandle] = new _Hash(algorithm, xofLen)

vue项目运行bug解决办法 一、问题内容二、问题出现的原因三、解决方法1、方法一(推荐)2、方法二(可以解决,但不太推荐) 一、问题内容 在github寻找一些vue项目clone到本地时候,npm i没有问题,但是npm run serve 或者npm run dev的时候会出现…

计算机毕设 基于机器学习的餐厅销量预测 -大数据 python

文章目录 0 前言餐厅销量预测模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA 三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性 ◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性 五…

LLM本地知识库问答系统(一):使用LangChain和LlamaIndex从零构建PDF聊天机器人指南

随着大型语言模型(LLM)(如ChatGPT和GPT-4)的兴起,现在比以往任何时候都更容易构建比普通熊更智能的智能聊天机器人,并且可以浏览堆积如山的文档,为您的输入提供准确的响应。 在本系列中&#xf…

基于微信小程序的汽车租赁系统的设计与实现ljx7y

汽车租赁系统,主要包括管理员、用户二个权限角色,对于用户角色不同,所使用的功能模块相应不同。本文从管理员、用户的功能要求出发,汽车租赁系统系统中的功能模块主要是实现管理员后端;首页、个人中心、汽车品牌管理、…

LAMP介绍与配置

一.LAMP 1.1.LAMP架构的组成 CGI(通用网关接口)和FastCGI(快速公共网关接口)都是用于将Web服务器与后端应用程序(如PHP、Python等)进行交互的协议/接口。 特点 CGI FastCGI 运行方式 每个请求启动…

【C语言】2023.8.27C语言入学考试复盘总结

前言 本篇文章记录的是对于2023年8月27日的 C语言 的入学考试的整理总结 成绩:220/240 题目:9/12 错题整理 首先先对于我没做出来的三道题做一个整理 错题1:7-4 分段函数PLUS 题干 以下是一个二元分段函数,请你根据所给的函…

列式存储引擎-内核机制-Parquet格式

列式存储引擎-内核机制-Parquet格式 Parquet是一种开源的列式存储结构,广泛应用于大数据领域。 1、数据模型和schema Parquet继承了Protocol Buffer的数据模型。每个记录由一个或多个字段组成。每个字段可以是atomic字段或者group字段。Group字段包含嵌套的字段&…

软件工程(九) UML顺序-活动-状态-通信图

顺序图和后面的一些图,要求没有用例图和类图那么高,但仍然是比较重要的,我们也需要按程度去了解。 1、顺序图 顺序图(sequence diagram, 顺序图),顺序图是一种交互图(interaction diagram),它强调的是对象之间消息发送的顺序,同时显示对象之间的交互。 下面以一个简…

Python WEB框架之FastAPI

Python WEB框架之FastAPI 今天想记录一下最近项目上一直在用的Python框架——FastAPI。 个人认为,FastAPI是我目前接触到的Python最好用的WEB框架,没有之一。 之前也使用过像Django、Flask等框架,但是Django就用起来太重了,各种…

remove elements in c++

https://www.youtube.com/watch?vq5OfB6ZXT6E&listPL5jc9xFGsL8E_BJAbOw_DH6nWDxKtzBPA&index4

AUTOSAR规范与ECU软件开发(实践篇)6.7 服务软件组件与应用层软件组件端口连接

在生成了BSW模块的代码后, 切换到ISOLAR-A系统级设计界面,会发现产生一些基础软件模块的服务软件组件: BswM、 ComM、 Det和EcuM等, 如图6.60所示。 图6.60 生成了BSW后的服务软件组件 此时, 如果涉及服务软件组件与应用层软件组件的交互, 就需要为应用层软件组…

PowerDesigner学习笔记

备注:文章主要对概念数据模型进行深入分析 1.对各种模型图初步认识 1.1.概念数据模型 (CDM) (Conceptual Data Model) 对数据和信息进行建模,利用实体-关系图(E-R图)的形式组织数据,检验数据设计的有效性和合理性。 …