关于电容选购的笔记

1、作用

     主要是隔直流通交流,因此多用于级间耦合、滤波、去耦、旁路及信号调谐。(通俗点就是保证电容后面的电压稳定)


2、分类

     电容按介质不同分为:气体介质电容,液体介质电容,无机固体介质电容,有机固体介质电容电解电容。

        有极电容主要为电解电容,和独石胆电解电容,它采用硫酸做绝缘介质,可以将较大的容量做成较小的体积,并在上面标有+的符号,有的标有 -的符号,一般做低频交联和旁路滤波用,缺点是介子损耗大一些,独石电解电容,由于采用特殊的材料,性能优于普通电解,频率特性较好,但容量不能做的太大,可用于精确地电路中,如振荡、或定时,其他的就是无极性电容了,有纸质油浸电容、金属化电容,可做成很大容量,一般用于电力电容器。

        无极电容主要为聚酯电容、云母电容、磁管电容、瓷片电容、贴片电容等,其中瓷片电容、云母电容、磁管电容等可用于高频电路。


        按极性分为:有极性电容和无极性电容。

        按结构可分为:固定电容,可变电容,微调电容。


3、容量

       电容容量表示能贮存电能的大小。电容对交流信号的阻碍作用称为容抗,容抗与交流信号的频率和电容量有关,容抗XC=1/2πf c (f表示交流信号的频率,C表示电容容量)。


4、单位换算 和 耐压

      电容的基本单位是F(法),其它单位还有:毫法(mF)、微法(uF)、纳法(nF)、皮法(pF)。由于单位F 的容量太大,所以我们看到的一般都是μF、nF、pF的单位。

     换算关系:

1F=1000000uF
1uF=1000nF
1nF=1000pF

     每一个电容都有它的耐压值,用V表示。一般无极电容的标称耐压值比较高有:63V、100V、160V、250V、400V、600V、 1000V等。有极电容的耐压相对比较低,一般标称耐压值有:4V、6.3V、10V、16V、25V、35V、50V、63V、80V、100V、 220V、400V等。


5、标注方法和容量误差

      电容的标注方法分为:直标法、色标法和数标法。对于体积比较大的电容,多采用直标法。如果是0.005,表示0.005uF=5nF。如果是5n,那就表示的是5nF。

     数标法:一般用三位数字表示容量大小,前两位表示有效数字,第三位数字是10的多少次方。如:102表示10x10x10 PF=1000PF,203表示20x10x10x10 PF。

  色标法,沿电容引线方向,用不同的颜色表示不同的数字,第一、二种环表示电容量,第三种颜色表示有效数字后零的个数(单位为pF)。颜色代表的数值为:黑=0、棕=1、红=2、橙=3、黄=4、绿=5、蓝=6、紫=7、灰=8、白=9。

  电容容量误差用符号F、G、J、K、L、M来表示,允许误差分别对应为

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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