高功率 PIN 二极管开关的 20 - 50 V 驱动器—MADR-009150-TR1000

MADR-009150-TR1000

内容介绍:
       今天我要向大家介绍的是 MACOM 的一款高功率 PIN 二极管开关的 20 - 50 V 驱动器——MADR-009150-TR1000。 该驱动器具有互补输出,可为 SPDT PIN 二极管开关提供高达 200 mA 的偏置电流。反向偏置电压可在 20 V 至 50 V 之间选择。该开关驱动器可轻松通过标准 3.3 V TTL 逻辑控制。该驱动器静态电流低,在驱动 100 pF 容性负载时,典型延迟小于 200 ns。

主要特征:
支持 20V 到 50V 反向偏置电压
最大 200mA 吸电流和 100mA 源电流
驱动 100pF 电容负载时,传播延迟小于 200ns
低静态电流
3.3V TTL 逻辑控制

应用领域:
       MADR-009150-TR1000 作为一款高性能的 PIN 二极管开关驱动器,在射频领域拥有广泛的应用,其应用领域涵盖射频信号路由、射频信号衰减、射频测试设备、射频通信系统等多个方面。

相关型号:
MADR-009269-000100
MADR-009190-000100
MADR-009443-000100
MADR-009151-000DIE
MADRCC0005
MADRCC0004
MADR-007097-000100
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MADRCC0007
SMLG1
MADR-007131-000100
MADR-010410
MADR-010574
MADRCC0002
MASWSS0184
MASW-007587-000000

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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