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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 朱塞佩·博納科爾索【意】

    介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域常用的所有重要機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及TensorFlow和特征工程等相關(guān)內(nèi)容。涵蓋的算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、K均值、隨機(jī)森林等,這些算法可以用于監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)。本書(shū)在簡(jiǎn)明扼要地闡明基本原理的基礎(chǔ)上,側(cè)重于介紹如何在Python環(huán)境下使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法庫(kù),并通過(guò)大量實(shí)例清晰形象的展示了不同場(chǎng)景下機(jī)器學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用。

    標(biāo)簽: 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法 middot

    上傳時(shí)間: 2021-10-21

    上傳用戶(hù):d1997wayne

  • IMX415-AAQR-C_TechnicalDatasheet_E_Rev0.1.pdf

    索尼最小CMOS圖像傳感器IMX415       日本東京索尼公司今年發(fā)布一款新型CMOS影像傳感器:IMX415,1/2.8 英寸堆疊式4K CMOS影像傳感器,刷新全球同類(lèi)產(chǎn)品的小尺寸紀(jì)錄;  針對(duì)日益擴(kuò)大的智慧城市相關(guān)的市場(chǎng)需求,索尼特別開(kāi)發(fā)了這款新型的應(yīng)用于安防攝像機(jī)的傳感器,以滿(mǎn)足安防攝像機(jī)在防盜、災(zāi)難警報(bào)、交通監(jiān)測(cè)系統(tǒng)或商業(yè)綜合體等多種監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域的快速增長(zhǎng)需求。目前,在各種場(chǎng)合安裝安防攝像機(jī)的需求正日益增多,而對(duì)于可以安裝在任何地方、具有更高圖像識(shí)別和檢測(cè)性能的緊湊型安防攝像機(jī)的需求也比以往任何時(shí)候都要大。未來(lái),用于異常檢測(cè)和人工智能行為分析的圖像識(shí)別攝像機(jī)的需求也將顯著增長(zhǎng)。      為了滿(mǎn)足這一需求,索尼推出了一系列緊湊型4K CMOS影像傳感器,能夠同時(shí)提供卓越的圖像識(shí)別和檢測(cè)性能,以及出色的低光性能表現(xiàn)——這是傳統(tǒng)技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)的。索尼豐富的傳感器產(chǎn)品線,讓人們?cè)诙喾N場(chǎng)景下都能獲取高質(zhì)量圖像,從而擴(kuò)大了安防攝像機(jī)的應(yīng)用范圍。IMX415堆疊式CMOS影像傳感器采用了索尼獨(dú)有的高靈敏度,低噪點(diǎn)技術(shù),將像素尺寸縮至1.45平方微米,比前代產(chǎn)品*3縮小約80%,盡管該傳感器只有1/2.8英寸,其低光性能卻是前代產(chǎn)品的1.5倍*3。締造出破紀(jì)錄的 1/2.8英寸堆疊式4K CMOS影像傳感器,并具備卓越的低光性能。該傳感器采用低噪點(diǎn)電路堆疊式結(jié)構(gòu),即使在黑暗環(huán)境下也可以捕捉到清晰的圖像。由于它尺寸小,可適用于多種場(chǎng)景,在安防攝像機(jī)應(yīng)用方面需求量很高。

    標(biāo)簽: imx415 CMOS圖像傳感器

    上傳時(shí)間: 2021-12-13

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  • 《Python深度學(xué)習(xí)》2018中文版+源代碼

    這是我在做大學(xué)教授期間推薦給我學(xué)生的一本書(shū),非常好,適合入門(mén)學(xué)習(xí)。《python深度學(xué)習(xí)》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊(Franc?ois Chollet)執(zhí)筆,詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐,包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、產(chǎn)生式模型等應(yīng)用。書(shū)中包含30多個(gè)代碼示例,步驟講解詳細(xì)透徹。作者在github公布了代碼,代碼幾乎囊括了本書(shū)所有知識(shí)點(diǎn)。在學(xué)習(xí)完本書(shū)后,讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境、建立圖像識(shí)別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個(gè)小小的遺憾:代碼的解釋和注釋是全英文的,即使英文水平較好的朋友看起來(lái)也很吃力。本人認(rèn)為,這本書(shū)和代碼是初學(xué)者入門(mén)深度學(xué)習(xí)及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼,本人參照書(shū)本,對(duì)全部代碼做了中文解釋和注釋?zhuān)⑾螺d了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集(尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集),并對(duì)其中一些圖像進(jìn)行了本地化,代碼全部測(cè)試通過(guò)。(請(qǐng)按照文件順序運(yùn)行,代碼前后有部分關(guān)聯(lián))。以下代碼包含了全書(shū)約80%左右的知識(shí)點(diǎn),代碼目錄:2.1: A first look at a neural network( 初識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))3.5: Classifying movie reviews(電影評(píng)論分類(lèi):二分類(lèi)問(wèn)題)3.6: Classifying newswires(新聞分類(lèi):多分類(lèi)問(wèn)題 )3.7: Predicting house prices(預(yù)測(cè)房?jī)r(jià):回歸問(wèn)題)4.4: Underfitting and overfitting( 過(guò)擬合與欠擬合)5.1: Introduction to convnets(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介)5.2: Using convnets with small datasets(在小型數(shù)據(jù)集上從頭開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò))5.3: Using a pre-trained convnet(使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))5.4: Visualizing what convnets learn(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化)

    標(biāo)簽: python 深度學(xué)習(xí)

    上傳時(shí)間: 2022-01-30

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  • 基于紅外技術(shù)的智能機(jī)器人控制系統(tǒng)

    基于紅外技術(shù)的智能機(jī)器人控制系統(tǒng)基于紅外技術(shù)、單片機(jī)技術(shù)等完成 了智能機(jī)器人控制 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。該機(jī)器人實(shí)現(xiàn) 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調(diào) 整 、語(yǔ) 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測(cè) 等功 能 。 紅外技 術(shù) 智 能機(jī) 器人 控制 系統(tǒng) 隨著政 治格 局 、 戰(zhàn)爭(zhēng)形 式 的 變化 ,在 偵察 、戰(zhàn) 場(chǎng)攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領(lǐng) 域 {冉}要 大量 無(wú)人 作戰(zhàn) 機(jī) 器人 ;人 類(lèi)探 索太 空 、建設(shè) 航 天站 、搶 險(xiǎn)救 災(zāi)等 不 適合 由人 來(lái)承擔(dān) 的任務(wù) 的增 加 ,也 {冉}要 機(jī)器 人代 替 人類(lèi)執(zhí) 行 任務(wù) 。 同時(shí), 新 的需 求和任 務(wù) 也對(duì) 機(jī)器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強(qiáng) 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力, 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設(shè)計(jì) 基 于紅 外技 術(shù) 完 成 智 能機(jī) 器 人 控 制 系 統(tǒng) 的 設(shè) 計(jì) , 主 要 實(shí)現(xiàn) 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調(diào)整 、語(yǔ) 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測(cè) 8個(gè) 功能 ,在 遇到 外界 條件 發(fā)生 變化 時(shí), 該機(jī) 器人 將采 取不 同 的措 施對(duì) 待, 能較 好地 表 現(xiàn) 出該 機(jī)器 人 的 簡(jiǎn)單 思 考 能 力 。 1智能機(jī)器人說(shuō)明 1.1功能簡(jiǎn)介機(jī)系統(tǒng)框圖 機(jī) 器人 控 制系 統(tǒng)框 圖如 圖 1。 耦,P3,0~P3.5接 ISD語(yǔ)音芯片, P3,O~P3.5接 ISD語(yǔ) 音 芯 片 。 該機(jī)器人 采用 2片 AT89C51來(lái)控制,一 片用于 整個(gè) 系統(tǒng)的控制, 一片僅 用于驅(qū)動(dòng) 液晶屏 1602的控 制 ,它 們之 間通過(guò) I/O 121通 訊, 以實(shí)現(xiàn) 兩片單 片機(jī) 工 作 的協(xié)

    標(biāo)簽: 紅外技術(shù) 智能機(jī)器人

    上傳時(shí)間: 2022-02-13

    上傳用戶(hù):zhanglei193

  • 智能手表平臺(tái)AndroidWear優(yōu)缺點(diǎn)

    前不久推出了針對(duì)可穿戴智能設(shè)備的新版 Android 操作系統(tǒng)。從目前的市場(chǎng)情況來(lái) 看,這款新操作系統(tǒng)率先應(yīng)用在一些智能手表之中。到目前為止,還沒(méi)有看到兩款不同 的可穿戴設(shè)備搭載了相同的操作系統(tǒng),這種結(jié)果也就意味著,針對(duì)一款智能手表的應(yīng)用 與服務(wù)不會(huì)運(yùn)行在另一款智能手表上。 事實(shí)上,AndroidWear 已經(jīng)讓其它智能手表操作系統(tǒng)——例如,索尼為 Smartwatch2 打造的基于 Android 的定制操作系統(tǒng)等顯得有點(diǎn)多余。像三星 Tizen(搭載 在 Gear 智能手表之中)之類(lèi)的操作系統(tǒng)似乎已難以吸引開(kāi)發(fā)者的關(guān)注。 在此方面,谷歌已經(jīng)做得非常出色。不過(guò),AndroidWear 在初步發(fā)布之后,并非有 關(guān)此系統(tǒng)工作模式以及其功能相關(guān)的所有事物都非常完美。在經(jīng)過(guò)了一周的認(rèn)真使用之 后,如今業(yè)界也發(fā)現(xiàn)了 AndroidWear 的一些缺點(diǎn),當(dāng)然也有更多的優(yōu)點(diǎn)。 優(yōu)點(diǎn): 1、谷歌已經(jīng)簡(jiǎn)化了此系統(tǒng)的操作方法,這是一大優(yōu)點(diǎn)。用戶(hù)只需簡(jiǎn)單的滑動(dòng)屏幕 即可進(jìn)行操作,而且還此系統(tǒng)還具有手勢(shì)導(dǎo)航菜單和推廣通知等功能,幾乎不用任何按 鈕即可完成操作。 2、如果需要按鈕,那么屏幕上隨時(shí)就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)唯一的大按鈕,即使用戶(hù)在行動(dòng) 中也能非常容易的點(diǎn)擊這一按鈕。 3、與 Android 的緊密結(jié)合讓通知功能更加有效——無(wú)需開(kāi)發(fā)者的任何努力措施, 所有應(yīng)用都能夠向 AndroidWear 發(fā)送通知。 4、此系統(tǒng)的移動(dòng)控制(Granularcontrol)功能能夠讓?xiě)?yīng)用更加便捷地向用戶(hù)發(fā)送 通知。 5、通知只是在需要的情況下才會(huì)出現(xiàn)——從而減少混亂狀況,并讓情況簡(jiǎn)單化。 6、在歸檔電子郵件或刪除通知等方面的功能的確令人滿(mǎn)意。 7、菜單轉(zhuǎn)移非常順利,而且也非常流暢,不會(huì)出現(xiàn)時(shí)斷時(shí)續(xù)或拖

    標(biāo)簽: 智能手表

    上傳時(shí)間: 2022-03-06

    上傳用戶(hù):默默

  • 短波治療儀功放電路設(shè)計(jì)

    隨著物理治療在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中越來(lái)越廣泛的應(yīng)用,電療、光療以及磁療等物理治療設(shè)備的研究逐步受到人們的重視。短波治療是一種高頻電療法,具有消除組織炎癥、促進(jìn)細(xì)胞代謝等顯著作用。目前,市場(chǎng)上短波治療設(shè)備般基于多級(jí)放大的原理,具有效率低、損耗大等缺點(diǎn),因此,設(shè)計(jì)一種高效、低損耗的短波治療設(shè)備具有重要的研究意義本課題設(shè)計(jì)一款短波治療儀設(shè)備。該系統(tǒng)利用E類(lèi)高效功放電路作為射頻信號(hào)源,通過(guò) Pspice軟件將設(shè)計(jì)的E類(lèi)功放仿真驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)輸出頻率為2712MHz,輸出最大功率50W的射頻信號(hào)源發(fā)生電路。系統(tǒng)利用電壓和電流互感耦合器以及檢波電路設(shè)計(jì)一種駐波比檢測(cè)電路,經(jīng)驗(yàn)證達(dá)到很好的檢測(cè)效果。在阻抗自動(dòng)匹配電路模塊中,通過(guò)繼電器控制T型匹配網(wǎng)絡(luò)中串聯(lián)以及并聯(lián)的電容陣列,實(shí)現(xiàn)阻抗的自動(dòng)匹配,并利用 Matlab對(duì)r型匹配網(wǎng)絡(luò)的匹配區(qū)域進(jìn)行仿真驗(yàn)證。中央處理器部分電路作為控制單元,將駐波比檢測(cè)電路中檢測(cè)到的電壓駐波比進(jìn)行處理,根據(jù)處理結(jié)果去調(diào)整繼電器開(kāi)關(guān)狀態(tài),從而對(duì)匹配網(wǎng)絡(luò)的匹配狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。在射頻信號(hào)源和匹配網(wǎng)絡(luò)之間,利用傳輸線變壓器對(duì)射頻信號(hào)源和輸出進(jìn)行電器隔離。此外,設(shè)計(jì)一種基于分步原理的阻抗匹配方法,在保證匹配速度的同時(shí),也確保了匹配精度達(dá)到較好的匹配效果。最后,對(duì)短波治療儀整體設(shè)備進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明該短波治療儀電路達(dá)到預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo).關(guān)鍵詞:E類(lèi)功率放大;駐波比檢測(cè);自動(dòng)阻抗匹配;匹配網(wǎng)絡(luò);阻抗匹配算法

    標(biāo)簽: 短波治療儀 功放

    上傳時(shí)間: 2022-03-24

    上傳用戶(hù):XuVshu

  • 可用于電感負(fù)載的精密可調(diào)的恒流源

    本文介紹了一種基于低負(fù)載系數(shù)采樣電阻的、可用于電感負(fù)載的精密可調(diào)恒流源的設(shè)計(jì)方案文章首先分析了恒流源基本原理與串聯(lián)負(fù)反饋式恒流源電路,論述了影響恒流源穩(wěn)度的主要因索以及誤差分配原則,然后介紹了可用于電感負(fù)載的可調(diào)精密恒流源的基本框架,主要包括:低負(fù)荷系數(shù)采樣電阻以及基準(zhǔn)電壓模塊、單片機(jī)最小系統(tǒng)、主電源模塊、調(diào)整管壓降反饋電路、保護(hù)與補(bǔ)償電路電源管理電路以及電流測(cè)試電路。該設(shè)計(jì)主要完成了以下工作:第一,制成了可以輸出0-10V之間任意電壓值的高精度電壓基準(zhǔn)模,短時(shí)間內(nèi)輸出電壓的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)234×10,電壓穩(wěn)定度(時(shí)間漂移)為34×10Vh。將其作為恒流源的電壓參考源,最終實(shí)現(xiàn)了0-1A可調(diào)功能。第二,完成了19低負(fù)荷系數(shù)采樣電阻的測(cè)試與制作,通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)得其負(fù)載系數(shù)為3.58×10°gW溫度系數(shù)為034ppm℃,長(zhǎng)期穩(wěn)定性為±048pm30h第三,通過(guò)設(shè)計(jì)感性負(fù)載補(bǔ)償電路、調(diào)整電路結(jié)構(gòu)、調(diào)整控制算法,最終使恒流源適用于感性負(fù)載。第四,設(shè)計(jì)了主電源控制方法,實(shí)現(xiàn)了恒流源的自動(dòng)調(diào)節(jié),最終使得本設(shè)計(jì)在輸出0-1A之間任何電流攜帶300W以下任何負(fù)載都能保證同樣的精度,第五,設(shè)計(jì)了調(diào)整管壓降反饋電路,單片機(jī)通過(guò)視管管制比電傾出電,實(shí)取了詞整管底降的自動(dòng),解塊了由于負(fù)載變化引起的調(diào)整管漏源電流下降所導(dǎo)致的電流漂移。最終的測(cè)試結(jié)果表明,正常工作時(shí)設(shè)備的輸出1A電流相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差為297×103,電流穩(wěn)定度(時(shí)間漂移)為-3.6×10730min,可調(diào)恒流源的微分非線性為0.59SB,最大負(fù)載能力300W,輸出阻抗120MQ關(guān)鍵詞可調(diào)恒流源感性負(fù)載高穩(wěn)定性電壓基準(zhǔn)

    標(biāo)簽: 恒流源

    上傳時(shí)間: 2022-04-02

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  • (網(wǎng)盤(pán))從物聯(lián)到萬(wàn)聯(lián):Node.js與樹(shù)莓派萬(wàn)維物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建實(shí)戰(zhàn).docx

    作者:Dominique D. Guinard,Vlad著出版社:電子工業(yè)出版社出版日期:2018-01-01索書(shū)號(hào):TP393/2752標(biāo)準(zhǔn)編碼:9787121327643  物聯(lián)網(wǎng)的潛能絕不止于解決特定場(chǎng)景的小問(wèn)題,而是用務(wù)實(shí)|結(jié)構(gòu)化的方法論來(lái)構(gòu)建大型系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新、重建秩序。√ IoT 離不開(kāi)更大圖景及完整生態(tài),作者要用超前視野和大局觀,解決無(wú)數(shù)工具|標(biāo)準(zhǔn)|協(xié)議及云服務(wù)構(gòu)成的高度碎片化。√ 易讀到物聯(lián)網(wǎng)新手可按圖索驥建立一個(gè)完整的端到端物聯(lián)網(wǎng);深刻到創(chuàng)建完所有元素后你已成為熟練的物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者。  本書(shū)是介紹萬(wàn)維物聯(lián)網(wǎng)的入門(mén)教材。作者通過(guò)將樹(shù)莓派作為物理設(shè)備網(wǎng)關(guān),提出一種構(gòu)建萬(wàn)物互聯(lián)的可行方案——利用現(xiàn)有的萬(wàn)維網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)議,以及HTML、CSS 和技術(shù),讓智能產(chǎn)品終端成為開(kāi)放的萬(wàn)維網(wǎng)的一部分,終形成物聯(lián)網(wǎng)和萬(wàn)維網(wǎng)的結(jié)合體——萬(wàn)維物聯(lián)網(wǎng)。本書(shū)分為兩個(gè)部分,章到第5 章是第I 部分,內(nèi)容涵蓋萬(wàn)維物聯(lián)網(wǎng)基本概念、和Node.js 介紹,通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明如何使用Node.js 的Web 框架與遠(yuǎn)程設(shè)備進(jìn)行交互。第6 章到0 章是第II 部分,詳細(xì)介紹萬(wàn)維物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)棧中的各層架構(gòu)及如何用現(xiàn)有的Web 技術(shù)實(shí)現(xiàn)各層架構(gòu),終能夠形成物理網(wǎng)聚合應(yīng)用,能夠快速創(chuàng)建復(fù)雜應(yīng)用程序,整合各種設(shè)備和數(shù)據(jù)。本書(shū)涉獵的技術(shù)范圍廣泛,包括各種Web 和物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議、Web 標(biāo)準(zhǔn)及樹(shù)莓派的原理與實(shí)踐。適合之前沒(méi)有豐富嵌入式開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),但希望探索物聯(lián)網(wǎng)世界的Web 開(kāi)發(fā)人員閱讀,也適合作為一本初級(jí)教程指導(dǎo)樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)者和Node.js 愛(ài)好者進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)實(shí)踐。

    標(biāo)簽: Node.js 樹(shù)莓派 物聯(lián)網(wǎng)

    上傳時(shí)間: 2022-04-28

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  • 11本開(kāi)關(guān)電源經(jīng)典書(shū)籍大放送 (網(wǎng)盤(pán))

    全部都是個(gè)人珍藏開(kāi)關(guān)電源書(shū)籍,學(xué)習(xí)完不成大牛你們來(lái)找我~1、《反激式開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)、制作、調(diào)試》_2014年版2、《交換式電源供給器之理論與實(shí)務(wù)設(shè)計(jì)》3、《精通開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)》_2008年版4、《開(kāi)關(guān)電源的原理與設(shè)計(jì)》_2001年版5、《開(kāi)關(guān)電源故障診斷與排除》_2011年版6、《開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)》第2版_2005年版7、《開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)與優(yōu)化》_2006年版8、《開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)指南》_2004年版9、《開(kāi)關(guān)電源手冊(cè)》第2版_2006年10、《新型開(kāi)關(guān)電源優(yōu)化設(shè)計(jì)與實(shí)例詳解》_2006版11、開(kāi)關(guān)電源專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)

    標(biāo)簽: 開(kāi)關(guān)電源

    上傳時(shí)間: 2022-06-01

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  • 監(jiān)控用CMOS與CCD圖像傳感器對(duì)比

    CCD(Charge Coupled Device)圖像傳感器(以下簡(jiǎn)稱(chēng)CCD)和CMOS圖像傳感器(CMOS Image Sensor以下簡(jiǎn)稱(chēng)CIS)的主要區(qū)別是由感光單元及讀出電路結(jié)構(gòu)不同而導(dǎo)致制造工藝的不同。CCD感光單元實(shí)現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換后,以電荷的方式存貯并以電荷轉(zhuǎn)移的方式順序輸出,需要專(zhuān)用的工藝制程實(shí)現(xiàn);CIS圖像感光單元為光電二極管,可在通用CMOS集成電路工藝制程中實(shí)現(xiàn),除此之外還可將圖像處理電路集成,實(shí)現(xiàn)更高的集成度和更低的功耗。目前CCD幾乎被日系廠商壟斷,只有少數(shù)幾個(gè)廠商例如索尼、夏普、松下、富士、東芝等掌握這種技術(shù)。CIS是90年代興起的新技術(shù),掌握該技術(shù)的公司較多,美國(guó)有OmniVision,Aptina;歐洲有ST;韓國(guó)的三星,SiliconFile,Hynix等;日本的SONY,東芝等;中國(guó)臺(tái)灣的晶像;大陸地區(qū)的比亞迪,格科微等公司。由于CCD技術(shù)出現(xiàn)早,相對(duì)成熟,前期占據(jù)了絕大部分的高端市場(chǎng)。早期CIS與CCD相比,僅功耗與成本優(yōu)勢(shì)明顯,因此多用于手機(jī),PCCamera等便攜產(chǎn)品。隨著CIS技術(shù)的不斷進(jìn)步,性能不斷提升;而CCD技術(shù)提升空間有限,進(jìn)步緩慢。目前CIS不僅占據(jù)幾乎全部的便攜設(shè)備市場(chǎng),部分高端DSC(DigitalStil Camera)市場(chǎng),更是向CCD傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)市場(chǎng)——監(jiān)控市場(chǎng)發(fā)起沖擊。下面就監(jiān)控專(zhuān)用CIS與傳統(tǒng)CCD進(jìn)行綜合對(duì)比。

    標(biāo)簽: cmos ccd 圖像傳感器

    上傳時(shí)間: 2022-06-23

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