申请MFM认证需要准备哪些材料?

MFM认证材料准备指南

申请 MFM(Made for MagSafe)认证需按 “公司资质→产品计划→设计与合规→测试与量产” 准备材料,建议在提交前完成内部评审与预测试,提升通过率。

材料清单(按阶段)

阶段

材料

说明

公司与会员

公司注册 / 营业执照、地址证明、联系人与授权信

中英文对照,确保与系统一致

验厂(System Review)

质量手册、程序文件、供应商管理、校准与追溯记录、内审 / 管理评审

第三方现场审查依据

产品计划(PPID)

产品计划(功能 / 兼容机型 /iOS 版本)、型号与命名规则

明确用途与目标机型区间

设计与合规

原理图 / PCB Layout、BOM(含授权物料)、磁路 / 热设计、安规 / EMC 报告

确保引脚 / 电气与磁路达标

固件与协议

iAP/iAP2 实现、证书与密钥管理、字符串表(VendorID/ProductID/ProductPlanUID 等)

出厂配置与系统兼容关键

自测与送样

自测报告(识别 / 充电 / 磁力 / 温升 / 异常处理)、样品(含包装)

减少复测与整改成本

包装与标识

包装 / 说明书 / 铭牌(MFM Logo、兼容机型、警告语、合规声明)

排版与内容须审核通过

量产与追溯

授权物料采购计划、批次追溯方案、一致性控制

可追溯与持续合规

关键要点与易错点

授权物料与固件字符串为硬门槛:必须使用苹果授权芯片 / 模组,烧录完整出厂配置并通过协议握手,避免弹窗与功能缺失。

设计资料要 “可重现”:BOM、原理图、磁路与热设计需与样机一致,便于审核与测试。

兼容机型与 iOS 区间需明确并实测:在计划与包装中准确标注,避免夸大。

验厂关注体系与追溯:质量手册、校准与供应商管理是现场审查重点。

* 本文为技术科普文章(非商业推广广告),含部分AI创作,仅供参考;如有技术疑问,请联系平台运营人员进行修改。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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