STM4472-VB一款SOP8封装N—Channel场效应MOS管

VBsemi STM4472-VB

**产品规格:**
- 沟道类型:N—Channel
- 额定电压:40V
- 额定电流:10A
- 开启电阻:RDS(ON)=14mΩ @ VGS=10V, VGS=20V
- 阈值电压:Vth=1.6V

**封装:** SOP8

**丝印:** VBA1410

**品牌:** VBsemi

**详细参数说明:**
STM4472-VB是VBsemi推出的N-Channel沟道功率场效应管,具有40V的额定电压和10A的额定电流。其低开启电阻(RDS(ON))为14mΩ,当VGS为10V或20V时。阈值电压(Vth)为1.6V,为多种功率控制应用提供了可靠的解决方案。

**应用简介:**
这款VBsemi功率场效应管适用于多个领域和模块,包括但不限于:

1. **电源模块:** 在电源系统中,STM4472-VB可用于电源开关和调节电路,实现高效的电源管理。

2. **电机驱动:** 作为电机驱动器的一部分,可广泛应用于工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域,实现高效能的电机控制。

3. **LED照明:** 在LED驱动电路中,该器件可用于提供稳定的电流源,为LED照明系统提供可靠的解决方案。

4. **电源逆变器:** 适用于可再生能源系统和UPS(不间断电源)等应用,以实现能量的高效转换和管理。

总体而言,STM4472-VB是一款性能卓越的功率场效应管,适用于各种领域的电源和功率控制模块。

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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