Wi-Fi HaLow即将出现在您周围的智能门锁、恒温器、安全摄像头、可穿戴设备、电子货架标签和无线传感器网络中。什么是Wi-Fi HaLow，是什么让其成为未来物联网（IoT）连接的理想无线协议？
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近二十年来，随着数字集成电路和微电子技术的发展，出现了一种新的频率合成技术--直接数字合成 Direct Digital Synthesize 技术。DDS的出现导致了频率合成领域的第二次革命。DDS具有相对带宽很宽、频率捷变速度快、频率分辨率高、输出相位连续、可输出宽带的正交信号、可编程、全数字化和便于集成等优越性能。
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碳化硅（SiC）晶体管 功率转换器 CoolSiC MOSFET技术
功率转换器中越来越多地使用碳化硅（SiC）晶体管，这对尺寸，重量和/或效率提出了很高的要求。与双极IGBT器件相反，SiC出色的材料性能使它可以设计快速开关的单极器件。因此，现在仅在低压环境（
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高效的信号采集，对于从工业过程控制和测量到高速通信和成像的各种应用而言，都是至关重要的。在范围如此广泛的应用中，都需要将适当的组件与任务相匹配，才能构造出以最低成本满足性能要求的信号链。目前，为物联网 (IoT) 服务的深度嵌入式传感器系统正呈现预期中的激增态势，因而这种成本和性能的平衡就变得更加重要。
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随着地震勘测技术向着精细测量方向发展，有必要对频带宽、灵敏度高、失真度小的地震检波技术进行深入的研究。同时，在勘测现场要按一定方式放置一组检波器，将这一组检波器的数据进行综合分析，从而得出相应的勘测结果。
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双向转换器正在越来越多地用于太阳能和电动汽车充电等领域，在这些应用中，能量转换、存储和恢复效率非常关键。本文讨论了碳化硅半导体在降低转换器损耗，以及再成本、重量和尺寸等方面的优势。
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脑机接口应用是指允许用户与计算机交互以测量用户大脑活动的设备，以其独特的优势加速了医疗器械行业的转变，并将持续下去。脑电图 (EEG) 可以识别大脑的能量和频率模式，成为了测量头皮电活动的常用方法。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 可以提高评估和开发脑机接口应用的准确性和可靠性。接下来，我们将深入探讨此领域，并介绍测量脑电波所需信号链中的一些关键电子元件，以及AI是如何将这些元件整合起来的。
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利用射频识别技术（Radio Frequncy Identification）开发的非接触式IC识别器，与传统的接触式IC卡、磁卡相比较，在系统寿命、防监听、防解密等性能上具有很大的优势。本文介绍利用MCU P89LPC932、MF RC632、Mifare卡等构建的非接触式专用IC读写器，充分利用了MF RC632的射频识别读写器芯片的功能。所使用的器件大部分都是PHILPS公司的器件，具有典型性和一定的通用性，因此稍加改动即可应用到其他系统中，而且在该读写器基础上能很
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从本文开始进入新篇章“噪声对策”。这里所说的“噪声对策”是指针对“开关电源”噪声的对策。不过基础部分和思路与一般噪声是相通的。新篇章的第1篇将介绍“噪声对策的步骤”。
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