开关电源调制方式,以及开关损耗的理解

主要分为三类 PWM PFM PSM

W :width 脉宽调制  定频率

F:frequency 频率调制  定宽

S : skip 跳过  一些高电平  

F 和 S 在轻载的时候效率更高 

理解:因为W定频,定频在轻载情况下的开关频率和重载下的开关频率是相同的,有同样的开关损耗。但当开关频率不定的情况下,开关损耗就得到了控制。  但是F 和 S的开关噪声的频率分量更复杂,不方便进行滤波控制,不利于EMI改善。

mos的损耗主要包括两个方面 一是开关损耗,二是导通(传导)损耗

开关损耗:来自于mos上寄生电容的影响,导致存在米勒平台。中间的非稳态的时间越长,非稳态做工的时间越长就会导致更大的开关损耗,而米勒平台的存在就是延长了这一非稳态的时间。

可以看到信号mos相较于功率mos的寄生电容差了两个数量级,Tr,Tf 差了一倍左右。

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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