9465GEM-VB一款N—Channel沟道SOP8的MOSFET晶体管参数介绍与应用说明

本文介绍了VBsemi生产的VBsemi9465GEM-VBMOSFET,具有40V和10A的高规格,适用于电源模块、电机控制和LED驱动等场景,强调了其低导通电阻和优化的功率转换效率。使用时需参考数据手册以确保正确应用。

**VBsemi 9465GEM-VB MOSFET**

- **丝印:** VBA1410
- **品牌:** VBsemi
- **参数:**
  - N-Channel沟道
  - 额定电压:40V
  - 额定电流:10A
  - 开态电阻:RDS(ON) = 14mΩ @ VGS=10V, VGS=20V
  - 阈值电压:Vth=1.6V

- **封装:** SOP8

**详细参数说明和应用简介:**
VBsemi 9465GEM-VB是一款N-Channel MOSFET,具有40V额定电压、10A额定电流和低导通电阻,适用于多种高性能电源和开关应用。其设计优化了功率转换效率和导通损耗。

**应用领域举例:**
1. **电源模块:** 适用于开关电源中的功率开关阶段,提供高效的电源转换。

2. **电机控制:** 在电机驱动模块中,可用于高效能耗的电机控制,提高系统效率。

3. **照明应用:** 可用于LED驱动电路,提供高效的照明解决方案。

**注意:** 在使用之前,请仔细阅读厂商提供的数据手册以确保正确的应用和使用。这款MOSFET的性能使其非常适用于需要高效能耗和可靠性的电源和控制应用。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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