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무선 전자 및 전기 공학 백과사전 / RF 전력 증폭기

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전력 증폭기를 제조할 때 라디오 아마추어는 어떤 능동 소자를 사용할 것인지에 대한 질문에 직면합니다. 강력한 트랜지스터의 출현으로 이를 기반으로 한 많은 디자인이 만들어졌습니다. 그러나 가정에서 이러한 요소 기반으로 설계하는 것은 대부분의 라디오 아마추어에게 문제가 됩니다.

GU-74B 유형의 강력한 최신 금속 유리 또는 금속 세라믹 램프의 출력 단계에 적용 높은 비용으로 인해 어렵습니다. 탈출구는 컬러 TV에 사용되는 6P45S와 같이 널리 사용되는 램프를 사용하는 것입니다. 제안된 증폭기의 아이디어는 새로운 것이 아니며 [1]에 기술되었다. 접지 그리드가있는 방식에 따라 연결된 두 개의 빔 tetrodes 6P45S에서 만들어집니다.

CB 라디오용 전력 증폭기
(확대하려면 클릭하십시오)

명세서:

전력 이득 - 8
최대 애노드 전류 - 800mA
양극 전압 - 600
등가 증폭기 저항 - 500옴

릴레이 K1, K2에 제어 전압을 적용하면 전송으로 전환됩니다. CB 스테이션에 이러한 전압이 없으면 [2]에서와 같이 전자 수신/전송 키를 생성할 수 있습니다. 세부 사항 및 설계 초크 L1, L5의 인덕턴스는 200µH이며 정격은 800mA여야 합니다. 인덕터 L6, L7은 단면적이 50mm2인 32개의 MGShV 와이어가 있는 링 20 VCh-6 K1x2x2에 감겨 있습니다. 코일 L3, L3은 각각 0회전을 포함하고 각각 R1, R2에 와이어 4 2,5mm로 감겨 있습니다. P-루프 코일 L500는 직경 2mm의 와이어로 감겨 있습니다. 증폭기 커패시터 - 작동 전압 XNUMXV의 경우 KSO 유형. 강제 공기 흐름의 경우 VN-XNUMX 팬 또는 이와 유사한 팬이 사용됩니다.

K1 계전기로 RPV2 / 7, K2 - REV-15를 사용할 수 있습니다. 정류기 커패시터 C 11, C 12 - 최소 350V의 전압에 대한 전해. 다이오드 VD3 ... VD6 - D248B 또는 적절한 매개 변수가 있는 기타. P 회로 커패시터 C4, C 5는 변수를 적용할 수 있으며 해당 로터는 튜닝을 위해 전면 패널에 표시될 수 있습니다.

앰프 설정은 어렵지 않습니다. 글로우 전압, +300V, -300V가 있는지 확인해야 합니다. 입력 신호가 없는 경우 테트로드 그리드에 -7V의 전압이 있어야 하며 두 램프의 양극 전류는 다음과 같아야 합니다. 5mA가 됩니다. P-loop C4 및 C5의 요소를 조정하여 신호를 인가하면 증폭기의 최대 전력이 달성됩니다.

문학

  1. Ivanov G. - 라디오, 1985, 3번, P.21.
  2. Koval A. - 아마추어 라디오, 1991, No. 3.C.13.

저자: A. Kostyuk(EU2001), 민스크; 간행물: N. Bolshakov, rf.atnn.ru

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자동 이미지 인식은 현대의 화두 중 하나입니다. 표지판과 텍스트에서 얼굴과 기타 이미지에 이르기까지 많은 것을 인식해야 합니다. 일반적으로 인공 신경망이 이를 위해 사용되며 상당한 컴퓨팅 및 에너지 리소스를 소비합니다.

University of Wisconsin-Madison의 연구원들의 아이디어는 "전략적" 장소에서 유리판에 다양한 모양의 기포와 빛 흡수 재료 조각을 도입하는 것이었습니다. 빛의 전파 방향을 바꾸면 결국 판에 떨어지는 이미지의 빛이 특정 위치에 집중되거나 집중된다는 사실로 이어질 것입니다. 각 이미지에는 인식할 수 있는 고유한 위치가 있습니다.

이 개념을 증명하기 위해 연구원들은 손으로 쓴 숫자를 인식할 수 있는 유리판을 만드는 기술을 개발했습니다. 숫자의 이미지에서 나오는 빛은 판을 통과한 후 각각의 숫자에 해당하는 3개의 특정 지점 중 하나에 집중되었습니다. 결과 유리 조각은 필기 8과 XNUMX을 구별할 수 있는 테스트를 성공적으로 통과했습니다.

숫자 인식을 위한 유리 디자인은 기계 학습 과정과 유사했지만 이 경우 컴퓨터 프로그램 대신 실제 자료를 "훈련"했습니다. 유리에 불순물이 유입되는 위치를 계산해야 했습니다. 실제로 이러한 환경은 디지털이 아니라 아날로그인 인공 신경 계산을 생성합니다. 예비 학습 과정이 힘들고 계산 집약적일 수 있지만 유리 자체는 제조하기 쉽고 저렴합니다.

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앞으로 연구원들은 그들의 접근 방식이 얼굴 인식과 같은 더 복잡한 작업에 작동하는지 확인할 계획입니다. 예를 들어 한 사람의 얼굴만 인식하도록 구성된 생체 인식 잠금 장치와 같은 유리를 사용할 수 있습니다.

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