著車 電壓的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

國立陽明交通大學 電子研究所 柯明道所指導 李雨鑫的 應用於FlexRay的高壓雙向靜電放電防護設計與碳化矽製程的靜電放電特性調查 (2021),提出著車 電壓關鍵因素是什麼,來自於靜電放電防護、FlexRay、雙向靜電放電防護、高壓、TLP、HBM、IEC61000-4-2、碳化矽。

而第二篇論文國立交通大學 電子研究所 劉志尉所指導 黃綱俊的 適用於雷達系統角度偵測之低延遲神經網路循環雅可比特徵值處理器 (2019),提出因為有 角度偵測器、特偵值分解、神經網路模型、靜態浮點數運算的重點而找出了 著車 電壓的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了著車 電壓,大家也想知道這些:

著車 電壓進入發燒排行的影片

香港市區的電單車位難求,編者住所附近的骨位每晚放工準時爆棚,大約在半年前租用的車位被大業主收回後,迫於無奈泊街,如果每個月只吞一兩張牛肉乾感到很幸運,三張已上就痛到入骨。曾試過申請附近公屋的停車場,抽籤命中率跟六合彩差不多,後補等到頸都長又是石沉大海。雖然坐駕不是名貴車輛,但泊街後都擔心不翼而飛或遭推跌,早陣子還幾乎每晚落街檢查,直至在去年9月安裝TRAKBIKE防盜系統後,才舒緩擔優,即使身在海外,也可以透過手機app追蹤車輛位置及狀態。最近,TRAKBIKE的手機app還新增電池低電壓及著車通知的功能。

應用於FlexRay的高壓雙向靜電放電防護設計與碳化矽製程的靜電放電特性調查

為了解決著車 電壓的問題,作者李雨鑫 這樣論述:

隨著車用電子的發展,車內的多種裝置皆發展成電子化控制,諸如線控煞車(brake-by-wire)、線控轉向(steer-by-wire),這些裝置對於訊號的速度、訊號的正確性相較於過去有更高的要求。FlexRay相較於過去LAN、CAN具有更高速,更高的安全性的車用通訊規範。FlexRay的應用電壓範圍為±60V,因此在系統線總(Bus)上需要雙向高壓的靜電放電(ESD)防護以防止內部電路因靜電放電損壞,並且在不影響系統的正常操作。因此本論文提出兩個符合FlexRay雙向高壓所需的ESD防護元件,其一是以兩個單向PNP (uni-directional PNP) 連接而成的雙向PNP (U2

BPNP),其二是一個單獨的對稱雙向PNP (BiPNP)。在U2BPNP中我們藉由量測其TLP Vt1和It2以比較各操作電壓單向PNP所組成的U2BPNP之間的差異。在BiPNP中我們改變各參雜層間的距離以達到±60V的應用電壓。此外並藉由改變元件的尺寸分析尺寸對TLP It2的關係。另外FlexRay的規範中也訂定其線總上BP和BM須分別通過HBM ±6kV及IEC61000-4-2 ±6kV。因此本文也列出了所提出的雙向PNP元件的HBM和IEC等級。另外藉由其TLP、HBM及IEC61000-4-2量測結果可以得知BiPNP相較於U2BPNP有更好的面積效率。此外根據量測結果得知本文

提出的元件具有HBM等級(V)為2~1.7kΩ倍的TLP It2(A),IEC等級(V)為0.6kΩ倍的TLP It2(A)的關係。在高壓應用中,寬能帶元件(wide bandgap device),如碳化矽(SiC),砷化鎵(GaAs),是下個世代很重要的高功率元件。在本論文中,我們也針對SiC的PN接面二極體 (PN junction diodes) 和金氧半場效電晶體(MOSFET) 的ESD特性進行量測,包含TLP及HBM。SiC的PN junction diode中我們發現HBM與元件尺寸沒有絕對的關係。在SiC的MOSFET的量測結果得知,PMOS具有比NMOS更高的ESD耐受度及

Vt1。值得注意的是SiC的NMOSFET相較於傳統Si製程的NMOSFET沒有回彈(snapback)的現象。

適用於雷達系統角度偵測之低延遲神經網路循環雅可比特徵值處理器

為了解決著車 電壓的問題,作者黃綱俊 這樣論述:

雷達系統的技術發展一直是被熱烈討論的議題,尤其是近幾年來,伴隨著車用先進駕駛系統的普及,像是自動駕駛、汽車防撞輔助等等,對雷達技術的要求也日益提升。使用雷達系統偵測物體的資訊,包含距離、速度以及角度,本論文主要是針對角度偵測的部分,使用MUSIC超解析度的數學演算法,實現到硬體電路上,以達到高角度解析度的需求。在特徵值分解的地方,我們使用循環雅可比法,使用平面旋轉的方式達到硬體簡化並能使非對角線元素消滅為零。在平面旋轉時所需使用到的arctangent, sine以及cosine函數,我們提出使用神經網路的訓練模型,並將之實現到硬體電路,取代傳統CORDIC旋轉法,如此能節省所需的運算時間。

在神經網路模型中,加入靜態浮點算數運算,可讓運算操作在最有效的位元上,在有限的資料位寬下達到更高的準確率。我們實現以神經網路為基底的循環雅可比特徵值處理器在TSMC 90奈米CMOS高臨界電壓製程單元庫(cell library),系統工作時脈最高可操作在250 MHz的頻率下,其面積為104.401k個閘數,消耗功率為15.4 mW(@工作電壓0.9V),系統所需總延遲為1.25 us。