11N80C3-VB TO247一种N-Channel沟道TO247封装MOS管

### 产品简介

VBsemi的11N80C3-VB是一款单N沟道MOSFET,采用SJ_Multi-EPI技术,具有高达800V的漏极-源极电压(VDS)和30V的栅极-源极电压(VGS)。该器件的漏极-源极导通电阻(RDS(ON))在VGS=10V时为370mΩ,具有15A的漏极电流(ID)和3.5V的阈值电压(Vth)。

### 参数说明

- **型号**: 11N80C3-VB
- **封装**: TO247
- **结构**: 单N沟道
- **VDS(漏极-源极电压)**: 800V
- **VGS(栅极-源极电压)**: 30V(±)
- **Vth(阈值电压)**: 3.5V
- **RDS(ON)(漏极-源极导通电阻)**: 
  - VGS=10V时:370mΩ
- **ID(漏极电流)**: 15A
- **技术**: SJ_Multi-EPI

### 应用领域和模块示例

1. **电力传输与分配**: 由于其高电压和电流特性,11N80C3-VB可用于电力传输与分配系统中的高压开关和线路保护器。
2. **工业控制**: 在工业控制系统中,该器件可用于功率开关和电流控制,例如在电机控制和工业机器人中。
3. **电源模块**: 该MOSFET适用于要求高电压和电流的电源模块,如开关电源和稳压器。
4. **光伏逆变器**: 在光伏逆变器中,11N80C3-VB可用作功率开关,实现光伏电能的高效转换和逆变控制。
5. **电动汽车充电器**: 由于其高电压和电流容量,该器件适用于电动汽车充电器中的功率开关和充电控制。

以上示例仅说明了11N80C3-VB可能应用的部分领域和模块,具体应用取决于设计要求和环境。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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