三电极体系电化学测量模组(恒电位仪、IV转换、微弱电流)

三电极体系电化学测量模组(恒电位仪、IV转换、微弱电流)


本设计包含原理图+PCB
设计编号:C0013

📚电路概述

1.激励信号产生单元:采用MCP4725 DAC芯片产生激励电压信号,通过OPA2171轨道轨高性能放大器构成的滤波电路进行平滑滤波,MAX4675EUT为数字开关,对滤波后的信号进行开关控制,用于改变激励信号的的频率;理解为MCP4725改变激励信号的电压,数字开关实现频率调节,这样就是现实了激励信号的调频和调幅。
2.基准参考电压单元:采用LM3460M5X高精度低漂移基准电压芯片构成,再通过OPA171设计跟随器实现稳定的基准电压输出。
3.恒电位仪电路单元:这里采用基于电流跟随器的恒电位电路,采用OPA2171构成。OPA2171内部具有2个放大器。详细参考原理图。
4.I/V程控转换放大电路:采用OPA171构成I/V转换电路,ADG708为8通道多通道模拟开关,通过控制ADG708可切换不同的反馈参数,接入到放大器的反馈电路中,实现放大倍数的改变。(放大倍数计算,查看原理图)
5.低通滤波器:采用二阶Sallen-Key低通滤波器结构,设计参数为fo=501Hz,Kp=1,详细参考原理图。

📚原理图

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📚PCB

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📚资料清单

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📚资料下载链接

https://docs.qq.com/doc/DS3JnT1FIeXd2WGhN(可点击)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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