技术

不要以为“永远在改bug”的程序猿是最爱“犯错误”的理工男，电子攻城狮也不例外！关键是很多时候，工程师并不觉得自己在犯错误，反而以为自己找到了更好的解决方式而窃喜呢。

不过，面对林林总总的元器件和复杂的电路图，工程师们不时出现的小错误是难免的，而且说不定就从哪次错误中发现了“新大陆”，那你就成为科技革命的先驱了！

但是对于资历尚浅的新手工程师来说，这些过来人的经验可能会对你大有裨益，这些前人趟过的雷你就不要再去踩了，快来看看这29个错误你有没有犯过？

<strong><font color="#004a85">误区一、成本节约</font> </strong>

问：为什么我的处理器功耗大于数据手册给出的值？

在大规模商用以及快速发展的AI芯片技术双重加持下，边缘计算在未来十年将迎来爆炸性增长。根据Grand View Research的数据，2019年边缘计算所带来的市场价值约为25亿美元。到2027年，这一数值将达到434亿美元，年复合增长率达到37.4%。

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本篇连载文章中，我们将讨论哪些AI应用能真正从这种方法中受益。

1. 检查高频、 高速、 时钟及其他脆弱信号线， 是否回路面积最小、 是否远离干扰源、 是否有多余的过孔和绕线、是否有垮地层分割区

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传统上，线性和非线性RF电路仿真占据了不同领域。为了仿真级联小信号增益和损耗，RF设备设计人员传统上一直广泛使用S参数器件模型。由于缺乏数字形式的数据（如IP3、P1dB和噪声），而且常用RF仿真器中历来没有频率变化模型结构，所以传统方式中非线性仿真更具挑战性。RF电路设计人员通常采用自制的电子表格来计算级联噪声和失真。但是，这些电子表格难以模拟系统级特性，例如误差矢量幅度(EVM)和邻道泄漏比(ACLR)；当信号链由调制信号驱动时，这些特性变得很重要。

本文将探讨一些将线性S参数数据与非线性数据（如噪声系数、IP3、P1dB和PSAT）相结合的RF放大器模型结构。本文还会展示系统级仿真结果，以评估其对实际特性建模的准确程度。

PCB设计，既是科学也是艺术。其中有非常多关于布线线宽、布线叠层、原理图等等相关的技术规范，但当你涉及到PCB设计中具有艺术特质元器件布局问题时，问题就变得有趣起来了。

事实上，关于元器件摆放限制很少，也没有“绝对正确”的规范要求，这也使得初学者电子工程师在摆布电路板上元器件时，就像个十足的“中二”，向往着个人抱负和创造性，如何摆放完全依赖于你和设计思路。

但这并不意味着你可以为所欲为，计算机中的设计最终还是需要降落凡尘，形成具体可用之物，因此下面十条PCB元器件摆放小建议可以指导电子初学者完成平稳走过电子设计初始阶段。

<strong>为什么元器件摆放那么重要？</strong>

<strong><font color="#004a85">1、嵌入式系统的定义</font> </strong>

1.1 定义：以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。

1.2 嵌入式系统发展的4个阶段：无操作系统阶段、简单操作系统阶段、实时操作系统阶段、面向Internet阶段。

1.3 知识产权核（IP核）：具有知识产权的、功能具体、接口规范、可在多个集成电路设计中重复使用的功能模块，是实现系统芯片（SOC）的基本构件。

1.4 IP核模块有行为、结构和物理3级不同程度的设计，对应描述功能行为的不同可以分为三类：软核、固核、硬核。

什么是负电压？说到电压，一切都是相对的。不同的电导体之间有不同的电位。这意味着一个电压可以高于另一个电压。这种情况下一般不会使用“负电压”的描述。我们所说的负电压是指一个电压低于系统的地电位。

电容种类繁杂，但无论再怎么分类，其基本原理都是利用电容对交变信号呈低阻状态。交变电流的频率f越高，电容的阻抗就越低。旁路电容起的主要作用是给交流信号提供低阻抗的通路；去耦电容的主要功能是提供一个局部的直流电源给有源器件，以减少开关噪声在板上的传播和将噪声引导到地，加入去耦电容后电压的纹波干扰会明显减小；滤波电容常用于滤波电路中。

随着基础设施、可穿戴设备等领域的快速发展，无线充电技术在这些领域得到了一定的应用。经预测，到 2024 年无线充电市场将增至近每年 150 亿美元的规模。无线充电技术对手机用户和公共基础设施都有很大好处。手机制造商、充电板制造商和无线电力联盟希望每个人在家里、办公室、家具里以及各种公共交通工具上都有一个Qi无线充电装置和笔记本电脑也可以具备无线充电功能，只要稍微创新一下设计。当然，无线充电一旦技术壁垒得到突破，将在电动汽车上拥有非常广泛的应用前景。本文主要从无线充电技术的历史、相应技术、产品的应用以及技术发展趋势等几方面进行介绍。希望对大家在今后的项目设计中能有所帮助。

<strong>一、无线充电的起因</strong>

我的消费级加速度计理论上可以测量小于1°的倾斜。在温度变化及振动条件下是否仍然可以实现这样的测量精度？

本文基于某纯电动汽车电机啸叫噪声表现，通过整车测试评价及电机本体CAE仿真分析的手段提出结构改进方案，优化后电机啸叫噪声降低明显，对纯电动汽车电机啸叫噪声优化提供了一定的依据及相关经验。

<strong><font color="red">1、电机8阶啸叫问题</font> </strong>

<strong>1.1、整车电机8阶啸叫噪声</strong>

根据整车测试数据，加速工况车内电机8阶啸叫噪声凸显，测试结果如图1所示。对应主观评价结果为车速在60km/h～80km/h范围，车内存在明显电机啸叫噪声，主观评分6分。提取电机8阶噪声阶次声压级曲线，峰值噪声声压级在55dB（A）左右，对应问题转速段为3000rpm～5000rpm。

行业专家表示，有关物联网应用的一些趋势有望在2021年占据主导地位。到2025年，全球各地采用的物联网设备总量预计将达到215亿台。

物联网(IoT)使用嵌入式芯片将所有基于技术的设备连接起来，从而构建成为一个类似互联网的微型网络。

<strong>了解物联网的概念</strong>

全球互联网是一个基于协议连接设备的全球网络。物联网重新定义了这些协议，构建了更紧密的物联网设备网络，即使没有人员之间或人员与计算机之间的交互，也可以轻松收集和共享数据。例如：当智能手表自动读取心率，并在智能手机上提供详细的分析以用于医疗目的时，它就是一个功能良好的物联网系统。

<strong>01、短路保护</strong>

电气控制线路中的电器或配线绝缘遭到损坏、负载短路、接线错误时，都将产生短路故障。短路时产生的瞬时故障电流是额定电流的十几至几十倍。电气设备或配电线路因短路电流产生的强大电动力可能损坏、产生电弧，甚至引起火灾。

短路保护要求在短路故障产生后的极短时间内切断电源，常用方法是在线路中串接熔断器或低压断路器。低压断路器动作电流整定为电动机起动电流的1.2倍。

<strong>02、过电流保护</strong>

<strong>前言</strong>

电子产品接地问题是一个老生常谈的话题，本文单讲其中一小部分，主要内容是金属外壳与电路板的接地问题。我们经常会看到一些系统设计中将PCB板的地(GND)与金属外壳(EGND)之间通常使用一个高压电容C1（1~100nF/2KV）并联一个大电阻R1（1M）连接。那么为什么这么设计呢？

物联网 (IoT) 将实现万物互连，有人说它正在形成，也有说它已经出现。无论如何，了解什么是物联网以及它产生的原因都意义重大。物联网牵涉到如何连接东西（非人类）到互联网。这些东西使用或涉及数据，而这些数据是较大系统的一部分并且必须被正确测量。数据经由一个联网的小型嵌入式系统测量，其中一些嵌入式系统外形仅像邮票般大小。

这些带联网功能的嵌入式系统，属于不带人机界面的微控制器设备。这些系统使用传感器或其它检测机制来收集数据，这些数据对于更大型的系统价值巨大。这些数据通过互联网发送到大型计算机上。计算机收集、分析数据，并将之存储在内存中，而且经常根据这些数据的分析结果做出一些实时系统决策。

如同任何嵌入式系统项目，首先第一步是选择合适的开发套件。要选择合适的开发套件，应先了解物联网项目的需求。一般情况下，存在以下三种类型的物联网开发项目：

<strong><font color="#004a85">Q: 是否可以使用仪表放大器测量两个光源之间的差异？</font> </strong>

A: 是的，用两个光敏电阻替换仪表放大器的主设定电阻就可以。

在许多照明应用中，测量两个光源的相对强度比测量其各自的强度更重要。这样能确保两个光源以相同的强度发光。例如，比较同一建筑物内控制室（ 1 号房间）和另一间房（ 2 号房间）的亮度会有帮助，以便可以在白天的任何时间和夜里进行调整。或者，对于一个生产系统，您可能希望确保明亮的光照条件不发生变化。

确定相对强度的一种办法是测量两个附加光检测器的不同输出。其差异将被转换为以地为基准的单端电压信号。

“过孔开窗”和“过孔盖油”是电路板设计中的两个专业术语。如果你是一个初学电子的小白，听到某人说了句：“把这个电路板给我设计成过孔开窗的”，是不是感觉说这话的人很牛。不过，千万别被专业术语给吓坏了，“过孔开窗”“过孔盖油”，就是电路板设计中的一个关于过孔如何处理的方式而已。

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边缘计算的快速发展使得计算能力快速向边缘迁移，AI也逐步从中心节点向更贴近数据源和业务现场的边缘侧拓展，边缘与云的关系已经呈现出既有分工又彼此合作的局面。在边缘侧，边缘智能与边缘计算和人工智能相结合，能有效地执行实时、小数据的处理，开展AI模型的推理，并将结果回传至云端，这种云—边—端协同的边缘智能架构，解决了目前AI应用中存在的海量数据处理、实时响应以及数据安全等问题，为AI在更多行业的应用奠定了基础。

<strong>1、边缘智能：拓展AI新边界</strong>