20、PCB设计:电磁干扰与艺术版图制作全解析

PCB设计:电磁干扰与艺术版图制作全解析

1. 电磁干扰与兼容性(EMI/EMC)

高速数字电路是电磁辐射的主要来源。印刷电路板(PCB)的辐射水平会受到高时钟频率、快速信号上升/下降时间、长走线长度和不良接地网格的显著影响。在高频情况下,PCB上的走线会像单极或环形天线一样工作。当走线长度接近所传输信号波长的七分之一时,传输线效应就成为设计中需要重点考虑的因素。例如,如果系统时钟频率为200 MHz,在FR4材料中信号的波长约为0.5 m。

信号的频率和上升时间存在如下关系:Tr(上升时间,单位:ns) = 0.35 / 频率(单位:GHz)。以下是常见高速集成电路(IC)的上升时间和波长:
| 参数 | TTL | 肖特基TTL | ECL | GaAs |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 输出上升时间(ns) | 6 - 9 | 2 - 3 | 0.45 - 0.75 | 0.05 - 0.20 |
| 自由空间波长(m) | 6.8 | 2.5 | 0.52 | 0.086 |
| FR4中波长(m) | 3.1 | 1.2 | 0.24 | 0.04 |

以ECL为例,其频率为0.35 / 0.45 = 777 MHz,在自由空气中的波长约为375 mm,在FR4中约为175 mm,在陶瓷中约为100 mm。因此,如果使用FR4制造的PCB走线长度超过25 mm,就需要考虑ECL信号的电磁特性和传输线效应。

在高速设计中,50 - 80欧姆的特性阻抗较为常用。较低的阻抗值会导致过大的di/dt串扰,并可能使功耗翻倍,从而产生散热问题。较高的阻抗不仅会产生高

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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