前线观察:埋容埋阻工艺成熟度,还差哪一步

在做高密度设计时,埋容埋阻常被提起,但随之而来的一个现实问题就是——良率普遍不高。为什么会这样?

1. 材料特性的不稳定性。
埋容需要专用的高介电常数介质薄膜或特殊基材,不同批次材料的介电常数、厚度均匀性都会影响电容值的稳定性。而埋阻则依赖薄膜电阻材料,阻值会受材料均匀性、温度系数影响。相比FR4的标准性,这些材料的稳定性要差得多。

2. 工艺窗口窄。
埋容层厚度通常只有几微米,压合、蚀刻、沉铜等任何一个环节稍有偏差,都会导致容量值偏差或短路。埋阻同样如此,蚀刻精度直接决定阻值。如果工厂的设备精度和工艺控制没到位,良率自然很难提升。

3. 检测难度大。
普通贴片元件可以单独测试,而埋容埋阻是“内嵌”的,很多缺陷在出厂前难以100%筛出,比如局部短路、微裂纹、电容值偏低。这意味着部分问题会在装配或使用阶段才暴露出来。

4. 成本与良率的博弈。
提高良率的办法无非是用更高端的材料、更严格的工艺、更慢的生产节奏,但这样会导致成本急剧上升。在实际生产中,为了平衡成本与效率,很多厂家会选择在某个区间内“折中”,这就注定良率很难和传统板工艺相提并论。

5. 应用设计上的挑战。
有些设计师希望埋容埋阻替代掉较多器件,导致设计参数要求过于苛刻,超出工艺稳定范围。这种情况下一旦遇到加工波动,失败率就会更高。

埋容埋阻良率低,不是单一环节的问题,而是材料、工艺、检测和应用设计的综合结果。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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