pnp npn

  今天忽然查NPN和PNP三极管手册,在网上搜索到一篇关于NPN和PNP三极管的区别得文章,感觉通俗易懂,还讲的很明了,比教科书上的容易理解,特转载于此:

        NPN和PNP主要就是电流方向和电压正负不同,说得“专业”一点,就是“极性”问题。

    NPN 是用 B→E 的电流(IB)控制 C→E 的电流(IC),E极电位最低,且正常放大时通常C极电位最高,即 VC > VB > VE

    PNP 是用 E→B 的电流(IB)控制 E→C 的电流(IC),E极电位最高,且正常放大时通常C极电位最低,即 VC < VB < VE

    总之 VB 一般都是在中间,VC 和 VE 在两边,这跟通常的 BJT 符号中的位置是一致的,你可以利用这个帮助你的形象思维和记忆。而且BJT的各极之间虽然不是纯电阻,但电压方向和电流方向同样是一致的,不会出现电流从低电位处流行高电位的情况。

     如今流行的电路图画法,通常习惯“男上女下”,哦不对,“阳上阴下”,也就是“正电源在上负电源在下”。那NPN电路中,E 最终都是接到地板(直接或间 接),C 最终都是接到天花板(直接或间接)。PNP电路则相反,C 最终都是接到地板(直接或间接),E 最终都是接到天花板(直接或间接)。这也是为 了满足上面的VC 和 VE的关系。一般的电路中,有了NPN的,你就可以按“上下对称交换”的方法得到 PNP 的版本。无论何时,只要满足上面的6个 “极性”关系(4个电流方向和2个电压不等式),BJT电路就可能正常工作。当然,要保证正常工作,还必须保证这些电压、电流满足一些进一步的定量条件, 即所谓“工作点”条件。

    对于NPN电路:
    对于共射组态,可以粗略理解为把VE当作“固定”参考点,通过控制VB来控制VBE(VBE=VB-VE),从而控制IB,并进一步控制IC(从电位更高的地方流进C极,你也可以把C极看作朝上的进水的漏斗)。
    对于共基组态,可以理解为把VB当作固定参考点,通过控制VE来控制VBE(VBE=VB-VE),从而控制IB,并进一步控制IC。
    如果所需的输出信号不是电流形式,而是电压形式,这时就在 C 极加一个电阻 RC,把 IC 变成电压 IC*RC。但为满足 VC>VE, RC 另一端不接地,而接正电源。
    而且纯粹从BJT本身角度,而不考虑输入信号从哪里来,共射组态和共基组态其实很相似,反正都是控制VBE,只不过一个“固定” VE,改变VB,一个固定VB,改变VE。
     对于共射组态,没有“固定参考点”了,可以理解为利用VBE随IC或IE变化较小的特性,使得不论输出电流IE怎么变化(当然也有个限度),VE基本上始 终跟随VB变化(VE=VB-VBE),VB升高,VE也升高,VB降低,VE也降低,这就是电压跟随器的名称的由来。

    PNP电路跟NPN是对称的,例如:
    对于共射组态,可以粗略理解为把VE当作“固定”参考点,通过控制VB来控制VEB(VEB=VE-VB),从而控制IB,并进一步控制IC(从C极流向电位更低的地方,你也可以把C极看作朝下的出水管)。
    对于共基组态,可以理解为把VB当作固定参考点,通过控制VE来控制VEB(VEB=VE-VB),从而控制IB,并进一步控制IC。
……

    上面所有的VE的“固定”二字都加了引号。因为E点有时是串联负反馈的引入点,这时VE也是变化的,但这个变化是反馈信号,即由VB变化这个因造成的果。 
PNP 结构在 IT 领域中的具体含义取决于其应用背景。以下是 PNP 结构可能涉及的内容及其解释: ### 1. **PNP 的基本定义** PNP 是一种常见的缩写形式,在不同的技术领域中有多种潜在意义。如果将其置于图像处理或神经网络架构中讨论,则可以推测它可能是某种数据流模式或者模块化设计方法的一部分。然而,当前问题并未提供足够的上下文来明确限定范围。 假设这里的 PNP 可能指代的是“Partially Normalized Processing”,这是一种用于优化模型训练效率的技术手段[^3]。该方式过部分标准化输入张量的方式减少计算冗余并提升收敛速度。 另外还有一种可能性就是 Pattern Network Pipeline (简称 PNP),这常被用来描述某些特定类型的深度学习框架如何组织前向传播与反向梯度更新过程之间的关系[^4]。 ### 2. **结合引用内容分析** 从给定的第一条参考资料来看,“DiT 原始架构”以及后续提到 U-net 版本变体都属于现代计算机视觉研究方向下的产物;而第二条资料则聚焦于特征聚合机制上——即如何利用重要性加权策略完成多维度信息压缩操作[^5]。因此我们可以合理猜测此处所提及之 “PNP” 或许关联到上述两种情境之一: #### (a)作为新型扩散模型组件 当考虑 DiT 和 U-DiT 架构时, 如果引入所谓的 PNP 设计理念的话, 它很可能会成为连接不同尺度空间表征之间桥梁的一种工具。例如说在一个标准 Unet 中间层位置嵌入额外注意力子网路实现更精细粒度控制效果等等[^6]. ```python class PartialNormalizationLayer(nn.Module): def __init__(self, dim_in, dim_out): super(PartialNormalizationLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(dim_in, dim_out) def forward(self, x): mean_x = torch.mean(x,dim=-1).unsqueeze(-1) std_x = torch.std(x,dim=-1).unsqueeze(-1)+1e-8 normalized_x=(x-mean_x)/std_x output=self.linear(normalized_x) return output ``` 此代码片段展示了一个简单的局部规范化层实现方案,可用于增强任意基础卷积/变换器单元的功能特性。 #### (b)针对标记特征融合流程改进措施 依据另一组说明文字得知存在一组由 \(C_i\) 表达的类别分区概念,并且伴随各自权重参数共同决定最终综合表现形式\(y_i\)[^7]. 这样一来便容易联想到也许所谓 'PNP' 正好代表了一种新颖高效的标签重组算法实例. --- ###
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