MOS管(场效应管)导通条件

本文详细介绍了场效应管的工作原理,包括其导通与截止的控制方式,以及场效应管的不同类型(增强型和耗尽型)。文章还探讨了场效应管在数字电路中的应用,特别是如何通过控制栅源电压实现开关状态转换。同时,文章对场效应管的分类、特性及其与晶体管的区别进行了对比,提供了深入理解场效应管的基础知识。

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场效应管的导通与截止由栅源电压来控制,对于增强型场效应管来说,N沟道的管子加正向电压即导通,P沟道的管子则加反向电压。一般2V~4V就可以了。
    但是,场效应管分为增强型(常开型)和耗尽型(常闭型),增强型的管子是需要加电压才能导通的,而耗尽型管子本来就处于导通状态,加栅源电压是为了使其截止。
    开关只有两种状态通和断,三极管和场效应管工作有三种状态,1、截止,2、线性放大,3、饱和(基极电流继续增加而集电极电流不再增加)。使晶体管只工作在1和3状态的电路称之为开关电路,一般以晶体管截止,集电极不吸收电流表示关;以晶体管饱和,发射极和集电极之间的电压差接近于0V时表示开。开关电路用于数字电路时,输出电位接近0V时表示0,输出电位接近电源电压时表示1。所以数字集成电路内部的晶体管都工作在开关状态。
     场效应管按沟道分可分为N沟道和P沟道管(在符号图中可看到中间的箭头方向不一样)。
   按材料分可分为结型管和绝缘栅型管,绝缘栅型又分为耗尽型和增强型,一般主板上大多是绝缘栅型管简称MOS管,并且大多采用增强型的N沟道,其次是增强型的P沟道,结型管和耗尽型管几乎不用。
    场效应晶体管(Field Effect Transistor缩写(FET))简称场效应管.由多数载流子参与导电,也称为单极型晶体管.它属于电压控制型半导体器件.
    场效应管是利用多数载流子导电,所以称之为单极型器件,而晶体管是即有多数载流子,也利用少数载流子导电,被称之为双极型器件.
    有些场效应管的源极和漏极可以互换使用,栅压也可正可负,灵活性比晶体管好.
什么叫场效应管?
     FET是Field-Effect-Transistor的缩写,即为场效应晶体管。一般的晶体管是由两种极性的载流子,即多数载流子和反极性的少数载流子参与导电,因此称为双极型晶体管,而FET仅是由多数载流子参与导电,它与双极型相反,也称为单极型晶体管。FET应用范围很广,但不能说现在普及的双极型晶体管都可以用FET替代。然而,由于FET的特性与双极型晶体管的特性完全不同,能构成技术性能非常好的电路。

转载于:https://www.cnblogs.com/tureno/articles/2345593.html

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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