10、电子电路中的电阻与相关元件解析

电子电路中的电阻与相关元件解析

1. 开路与短路的检测

开路是指在测试点之间导体出现断裂的情况。当使用欧姆表测量存在开路的电路电阻时,它会显示无穷大的电阻值。而短路则是指电路中两点之间的电阻近乎为零。

例如,使用欧姆表测量开关两端的电阻时:
- 当开关闭合时,欧姆表会显示 0Ω,可近似看作短路。
- 当开关断开时,欧姆表会显示无穷大的电阻,即开路。

2. 热敏电阻

热敏电阻是一种双端子的传感器,其电阻会随温度的变化而显著改变。它通常由钴、锰、镍和锶等多种材料的氧化物制成。随着温度升高,材料原子中最外层的价电子变得更加活跃,会离开原子,这些额外的电子可以在电路中自由移动,从而导致元件电阻降低,呈现负温度系数。

以下是根据温度确定热敏电阻近似电阻的示例:
| 温度(°C) | 电阻(Ω) |
| — | — |
| 10 | 550 |
| 30 | 250 |
| 50 | 120 |

热敏电阻的应用非常广泛,常见的有电子温度计和烤箱的恒温控制电路等。

3. 光电导体或光电池

光电导体或光电池也是双端子的传感器,其电阻由照射在其上的光量决定。大多数光电池由硫化镉(CdS)或硒化镉(CdSe)制成,对波长在 4000 Å(蓝光)到 10000 Å(红外线)之间的光敏感。光作为一种能量形式,撞击光电池材料会导致价电子的释放,从而降低元件的电阻。

光电池的应用包括测量光的强度、控制照明以及作为安全系统的一部分。例如,在不同光照强度下,光电池的电阻会发生变化:
- 在地下室光照减弱至

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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