我一看到BreadShield开始执行，马上就了解到这些年本来应该可以省下多少时间…

如果输出只需要每微秒转移5V电压，那么一个可保证最小5V/μs压摆率的放大器，再加一点安全裕度，就能够很好地产生我们所需的输出电压吗？实际上并非如此，因为如果让运算放大器的输出接近数据手册里的最大速率，输出可能很不准确，因此有时需要指定一个比信号需要的转换速率高得多的压摆率。

在一些关于驱动采样ADC的文章中，谈到了电阻和电容影响输入端的稳定性。这个问题能提出来是好事，但处理方式似乎总是有点经验主义，却并没解释那些经验从何而来。文章用作者多年前做过的一些仿真试验，对此作出了解释。

没有什么电路或系统是完美的，所以真正的问题是「对于应用来说够不够好？」不过，这经常是一个两难的问题...

我们整理了一些关于隔离I2C设计的FAQ，供您参考。这些见解是根据德州仪器在线支持社区中有关I2C隔离器的常见问题而提供的。希望这些信息能够帮助工程师在设计过程中解决信号和电源隔离的问题。

电动工具中直流电机的配置已从有刷直流大幅转向更可靠、更高效的无刷直流（BLDC）解决方案转变。斩波器配置等典型有刷直流拓扑通常根据双向开关的使用与否实现一个或两个功率金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）。

电荷平衡技术最初是为能够产生超结（superjunction）MOSFET的高电压器件而开发的，MOSFET中的有效存储电荷和能量确实减少了，但计算这些参数或比较不同的MOSFET以获得最佳性能，已经成为一项相当复杂的事情。

在过去十年中，设计人员开发了各种硅技术，能够以足够快的速度运行先进的深度学习数学，以探索和实现人工智能（AI）应用，如目标识别、语音和面部识别等。机器视觉应用目前通常比人类更精确，它是推动新的片上系统（SoC）投资以满足日常应用AI开发的关键功能之一。在视觉应用中使用卷积神经网络（CNN）和其它深度学习算法已经产生了这样的影响——即SoC内的AI能力正变得普及。

随着对计算机的计算速度和能力要求越来越高，颠覆性的技术出现使得汽车行业目前在连接方面正在经历一场激动人心的转型。各种改动、更新和改进几乎每天都在发生，使得汽车制造商竞相向消费者提供最新的安全与通信技术，以及最优的功能性。

随着器官芯片技术的发展，其应用仍然存在一定的局限性，大部分生理途径需要连续介质循环和组织间相互作用，单器官芯片无法全面反映机体器官功能的复杂性、功能变化和完整性。为适应人体结构复杂性，未来的研究需要建立更加复杂的多器官微流控芯片（Multi-Organ-Chip, MOC）系统，将几种器官等同物合并到类似人类的代谢环境中，开发动态的实验室微生物反应器，进行系统的毒性检测和代谢评估。

在交叉连接电路中，输出的共模不会受电阻对失配的影响，因此始终都能实现真正的差分输出。而且，差分信号衰减是可能存在的，这就消除了采用漏斗放大器的必要性。最后，输出的极性由增益电阻的位置决定，从而为用户增加了更多的灵活性。

虽然最初人们认为米勒效应只不过是会限制带宽和稳定性的不想要的寄生电容倍增器，但它现在已被有用的拓扑所采纳，如模拟示波器时基积分器。根据这样一个事实：如果放大器增益(A)可变，那么米勒阻抗(Zm)或电纳(Ym)也变，本设计实例提出了另一种使用它的好办法。

工程师们进行蒙特卡罗分析并评估其结果的方式有可能是不正确的，错误理解蒙特卡罗分析结果可能导致不正确的技术和商业决策。在电路蒙特卡罗分析中，分析人员设定了会影响结果的每个元件特性的概率，并运行多电路仿真来找出给定函数的各种可能的结果。

测量负反馈电路环路增益T的两种常用方法是Middlebrook的双注入法和Rosenstark的开路/短路法。两种方法都适用于计算机仿真和在工作台上进行人工测试。本文指出了这两种方法的相似性、差异性和独特性，以免将它们混淆。

水质监测系统中红外辐射所需的大功率LED模块工作于高电流方波信号，这种信号可能会在系统的生物电极传感器上引起强电磁干扰(EMI)，从而导致水质数据的不准确。本设计实例示出了一种降低EMI的方法，并用例子进行了详细描述。