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이제 다양한 회사와 원산지 국가의 요소 기반을 러시아 라디오 아마추어가 사용할 수 있습니다. 한편으로는 좋지만 다른 한편으로는 특정 제품에 대한 최소한의 간략한 정보를 찾는 것이 매우 어려울 수 있습니다.

예를 들어, 두 가지 결론이 있는 "유리"를 손에 들고 있습니다. 다이오드? 제너 다이오드? 그리고 제너 다이오드라면 어떤 전압에서? 이 경우 다이오드와 제너 다이오드를 구별할 수 있을 뿐만 아니라 최대 35V 범위에서 제너 다이오드의 안정화 전압을 결정할 수 있는 멀티미터에 간단한 부착물을 보관하는 것이 유용합니다. .

이 회로는 입력과 출력 사이에 갈바닉 절연이 있는 DC-DC 컨버터입니다. 이를 통해 멀티미터 소스에서 셋톱 박스에 전원을 공급할 수 있습니다.

제너 아이디

PWM 생성기는 특수 마이크로 회로 MC34063에서 만들어집니다. 전원 공급 장치와 측정 회로 사이의 완전한 갈바닉 절연을 보장하기 위해 변압기의 2차 권선에서 제어 전압이 제거됩니다. 이를 위해 VD3에 별도의 정류기가 만들어졌습니다. RXNUMX을 선택하여 안정화 지점(출력 전압 값)을 설정합니다.

커패시터 C4에서 약 40V의 전압이 방출되고 전류 안정기 A2와 테스트된 제너 다이오드 VDX는 파라메트릭 안정기를 형성하고 X1 및 X2에 연결된 멀티미터는 이 제너 다이오드의 전압을 측정합니다.

다이오드 또는 비대칭 제너 다이오드의 양극을 "+"에 연결하고 음극을 "-"에 연결하면 멀티미터에 최소 전압이 표시됩니다. 역 극성으로 연결하면 (다이어그램의 VDX와 같이) 다이오드의 경우 멀티 미터의 판독 값은 약 40V이고 제너 다이오드의 경우 안정화 전압 (40V 미만인 경우)입니다.

대칭 제너 다이오드의 경우 모든 연결 극성에 대해 안정화 전압이 표시됩니다.

변압기 T1은 외경이 23mm인 페라이트 링에 감겨 있습니다. 권선 1에는 PEV 20 와이어의 2 - 35권을 감는 0,43권이 포함되어 있습니다. 와인딩 - 턴 투 턴.

XNUMX 차 권선은 링의 한 부분에 있고 XNUMX 차 권선은 반대쪽에 있습니다. 하나의 권선을 다른 권선에 중첩할 필요는 없습니다.

설립. VDX 제너 다이오드 대신 단자에 10kΩ 저항을 연결하고 저항 R3을 선택하여 C4가 40V인지 확인합니다.

저자: Karavkin V.

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오하이오 주립 대학의 연구원들은 안색과 감정 사이의 관계를 더 깊이 살펴보기로 결정했습니다. 사람의 느낌에 따라 특정한 색이 어떻게 변하는지, 이것이 다른 사람의 감정을 이해하는 데 얼마나 도움이 되는지에 관심이 많았습니다.

사람들이 다양한 감정을 나타내는 수백 장의 사진을 수집하고 다양한 색상 필터를 통과한 결과 감정에는 특정 색상 코드가 있다는 것이 밝혀졌습니다. 즉, 예를 들어 사람이 행복하면 얼굴에 특징적인 색상 "행복의 지문"이 나타납니다. 코, 눈썹, 뺨, 턱 및 이마 주변의 피부에서 혈류가 약간 변합니다. 변화는 행복한 경험의 특징이 될 것입니다. 또한 이러한 변화는 성별, 민족 및 피부색에 의존하지 않습니다. 그리고 우리는 다소 복잡한 색조에 대해 이야기하고 있습니다. 예를 들어, 혐오감은 입술 주위에 황청색이 증가하고 이마와 코 주위에 적록색이 증가하는 것이 특징입니다.

서로 다른 감정의 색 패턴을 무표정한 표정으로 얼굴에 겹쳐 다른 사람에게 보여주었을 때 대부분의 경우 색 변화만으로도 감정을 정확하게 인식할 수 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 행복은 경우의 70%, 슬픔(75%), 분노(65%)의 색상으로 올바르게 결정되었습니다. 실험을 위해 한두 가지가 아니라 XNUMX개의 감정이 선택되었으며 그 중 단순한 감정("행복", "슬픔" 등)과 복잡한 감정(예: "행복한 놀람" 또는 "슬픈 분노" ").

그러나 한 감정의 색상 코드가 다른 감정에 겹쳐지면(즉, 부적절한 표정에서 - 예를 들어 행복의 색상이 화난 얼굴과 결합됨) 실험 참가자에게는 무언가가 있는 것처럼 보였습니다. 비록 그들이 그것이 무엇인지 알아낼 수 없었음에도 불구하고, 그들이 보여주었던 형이상학적으로 계속되었습니다. 작업의 전체 결과는 PNAS의 기사에 설명되어 있습니다.

이 작업의 저자는 컴퓨터가 색상으로 감정을 인식하도록 가르치기까지 했습니다. 특수 알고리즘을 사용하여 기계는 행복을 88%, 분노를 80%, 두려움을 70%로 추측했습니다. 가장 어려웠던 것은 두려움과 혐오감이 뒤섞인 것이었다. 그의 컴퓨터는 65%의 정확도로 인식했다. 이러한 프로그램은 사람과 소통해야 하는 로봇에 매우 유용할 것입니다. 반면에 우리 중 많은 사람들은 대담한 사람이 어떻게 느끼는지 알아내는 데 도움이되는 유사한 장치를 거부하지 않고 자신의 감정을 온 힘을 다해 숨기지 않을 것입니다.

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