当前位置: 首页 > news >正文

电路笔记 : opa 运放失调电压失调电流输入偏置电流 + 反向放大器的平衡电阻 R3 = R1 // R2 以减小输出直流噪声

目录

    • 定义
    • 影响和解决
      • 失调电压
      • 输入偏置电流
        • 平衡电阻R3推导公式:
      • 失调电流

  • 实际的运算放大器(Op-Amp)存在一些非理想特性,如失调电压(VIO)、失调电流(IIO)和输入偏置电流(IIB)。这些参数会影响放大器的性能,在电路设计时需要考虑这些因素的影响,如下图反相器中的平衡电阻R3。
Layer 1 + - 30p R2 R1 R3=R1//R2 ? IN OUT 反向放大电路 虚断,电流为0,V+为0

定义

  • 失调电压(VIO, Input Offset Voltage):

    • 运算放大器的两个输入端即使在没有输入信号的情况下也可能存在一个小的电压差,这个电压差就是失调电压 V I O V_{IO} VIO
    • 理想情况下,运放的输出应为零当两个输入端短接时。但由于制造工艺的限制,实际运放可能存在几微伏到几毫伏的失调电压。
  • 输入偏置电流(IIB, Input Bias Current):

    • 输入偏置电流是指流入或流出运放输入端的平均电流。它是由输入晶体管的工作点决定的。
    • 对于双极性运放,输入偏置电流通常较大;而对于场效应晶体管(FET)型运放,输入偏置电流则非常小。
    • 公式: I I B = I + + I − 2 I_{IB} = \frac{I_{+} + I_{-}}{2} IIB=2I++I
      • I + I_{+} I+ I − I_{-} I 分别是流入正相和反相输入端的电流。
  • 失调电流(IIO, Input Offset Current):

    • 失调电流是指流入或流出两个输入端的电流之差。
    • 公式: I I O = I + − I − I_{IO} = I_{+} - I_{-} IIO=I+I
    • 失调电流反映了两个输入端电流的不匹配程度,通常比输入偏置电流小得多,但在某些高精度应用中仍然需要考虑。

影响和解决

失调电压

  • 在反相放大器中,失调电压会直接出现在输出端,导致输出电压有一个固定的偏移量。
  • 输出电压 V o u t V_{out} Vout 可以表示为:
    V o u t = A v ⋅ ( V i n + V I O ) V_{out} = A_v \cdot (V_{in} + V_{IO}) Vout=Av(Vin+VIO)
    其中 A v A_v Av 是放大器的增益, V i n V_{in} Vin 是输入电压。
  • 选择具有较低失调电压和较低输入偏置电流的运放,可以显著减小这些非理想因素对电路性能的影响。例如,FET输入类型的运放通常具有非常低的输入偏置电流,适合高阻抗应用。
  • 在某些情况下,可以通过外部补偿网络来进一步减小失调电压和失调电流的影响。例如,使用电位器进行微调,或者通过软件校准方法来补偿这些误差。

输入偏置电流

  • 输入偏置电流会在输入电阻上产生一个压降,这个压降会被放大器放大并出现在输出端。
  • 对于反相放大器,假设输入电阻为 R 1 R_1 R1,反馈电阻为 R 2 R_2 R2,则由于输入偏置电流产生的误差电压 V e r r o r V_{error} Verror 可以近似为:
    V e r r o r = I I B ⋅ R 1 V_{error} = I_{IB} \cdot R_1 Verror=IIBR1
  • 为了减小这种误差,可以在同相输入端添加一个平衡电阻 R 3 R_3 R3,使其等于 R 1 ∥ R 2 R_1 \| R_2 R1R2,这样可以使得两个输入端看到相同的阻抗,从而减少由输入偏置电流引起的误差。
平衡电阻R3推导公式:
  • 如前所述,在同相输入端添加一个与反馈网络等效电阻相匹配的平衡电阻 R 3 R_3 R3,可以显著减小由于输入偏置电流引起的误差。
  • 结论:当 R 3 = R 1 ∥ R 2 R_3 = R_1 \| R_2 R3=R1R2时,可以消除偏置电流对输出结果的影响:

{ I I B = I + + I − 2 I I O = I + − I − ⇒ { I + = I I B + I I O 2 I − = I I B − I I O 2 \color{blue} \left\{\begin{array}{l}I_{IB} = \frac{I_{+} + I_{-}}{2}\\I_{IO} = I_{+} - I_{-}\end{array}\right. \Rightarrow \left\{\begin{array}{l}I_{+} = I_{IB} + \frac{I_{IO}}{2}\\I_{-} = I_{IB} - \frac{I_{IO}}{2}\end{array}\right. {IIB=2I++IIIO=I+I{I+=IIB+2IIOI=IIB2IIO

I R 1 = I R 2 + I − ⇒ 0 − V − R 1 = V − − V o R 2 + I − ⇒ V − = V o × R 1 R 1 + R 2 − I − ∗ ( R 1 ∥ R 2 ) \color{red} I_{R1} = I_{R2} + I_{-}\\ \Rightarrow \frac{0-V_{-}}{R_1} = \frac{V_{-}-V_{o}}{R_2} +I_{-} \\ \Rightarrow V_{-}= V_{o} \times \frac{R_1}{R_1+R_2}-I_{-}*(R_1 \| R_2) IR1=IR2+IR10V=R2VVo+IV=Vo×R1+R2R1I(R1R2)

且 V − = V + + V I O = − I + × R 3 + V I O 且 V_{-}= V_{+} + V_{IO}= - I_{+}\times R_3+ V_{IO} V=V++VIO=I+×R3+VIO

⇒ − I + × R 3 + V I O = V o × R 1 R 1 + R 2 − I − ∗ ( R 1 ∥ R 2 ) ⇒ − ( I I B + I I O 2 ) × R 3 + V I O = V o × R 1 R 1 + R 2 − ( I I B − I I O 2 ) ∗ ( R 1 ∥ R 2 ) \Rightarrow - I_{+}\times R_3+ V_{IO} = V_{o} \times \frac{R_1}{R_1+R_2}-I_{-}*(R_1 \| R_2)\\ \Rightarrow - \color{blue} (I_{IB} + \frac{I_{IO}}{2}) \color{black}\times R_3+ V_{IO} = V_{o} \times \frac{R_1}{R_1+R_2}-\color{blue} (I_{IB} - \frac{I_{IO}}{2}) \color{black}*(R_1 \| R_2) I+×R3+VIO=Vo×R1+R2R1I(R1R2)IIB+2IIO×R3+VIO=Vo×R1+R2R1IIB2IIO(R1R2)

失调电流

  • 失调电流会导致两个输入端的电压降不同,从而引入额外的误差。
  • 对于反相放大器,假设输入电阻为 R 1 R_1 R1,反馈电阻为 R 2 R_2 R2,则由于失调电流产生的误差电压 V e r r o r V_{error} Verror 可以近似为:
    V e r r o r = I I O ⋅ ( R 1 − R 2 ) V_{error} = I_{IO} \cdot (R_1 - R_2) Verror=IIO(R1R2)
  • 通过选择合适的电阻值,可以使 R 1 R_1 R1 R 2 R_2 R2 尽可能接近,从而减小这种误差。

相关文章:

电路笔记 : opa 运放失调电压失调电流输入偏置电流 + 反向放大器的平衡电阻 R3 = R1 // R2 以减小输出直流噪声

目录 定义影响和解决失调电压输入偏置电流平衡电阻R3推导公式: 失调电流 实际的运算放大器(Op-Amp)存在一些非理想特性,如失调电压(VIO)、失调电流(IIO)和输入偏置电流(I…...

ScrapeGraphAI颠覆传统网络爬虫技术

ScrapeGraphAI颠覆传统网络爬虫技术! 引言 在互联网时代,数据如同油田,丰富而深邃。但如何有效地提取这些数据,仍然是许多开发者面临的艰巨任务。你有没有想过,传统的网络爬虫技术是否已经过时?如今&…...

通过多层混合MTL结构提升股票市场预测的准确性,R²最高为0.98

“Boosting the Accuracy of Stock Market Prediction via Multi-Layer Hybrid MTL Structure” 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2501.09760 ​​​​​​​ 摘要 本研究引入了一种创新的多层次混合多任务学习架构,致力于提升股市预测的效能。此架构融…...

java将list转成树结构

首先是实体类 public class DwdCusPtlSelectDto {//idprivate String key;//值private String value;//中文名private String title;private List<DwdCusPtlSelectDto> children;private String parentId;public void addChild(DwdCusPtlSelectDto child) {if(this.chil…...

互联网分布式ID解决方案

业界实现方案 1. 基于UUID 2. 基于DB数据库多种模式(自增主键、segment) 3. 基于Redis 4. 基于ZK、ETCD 5. 基于SnowFlake 6. 美团Leaf(DB-Segment、zkSnowFlake) 7. 百度uid-generator() 基于UUID生成唯一ID UUID生成策略 推荐阅读 DDD领域驱动与微服务架构设计设计模…...

xinference 安装(http导致错误解决)

为什么要使用xinference 安装xinference 环境 1&#xff09;conda create -n Xinference python3.11 注意&#xff1a;3.9 3.10均可能出现xinference 安装时候出现numpy兼容性&#xff0c;以及无法安装all版本 错误&#xff1a; error while attempting to bind on address&am…...

334递增的三元子序列贪心算法(思路解析+源码)

文章目录 题目思路解析源码总结题目 思路解析 有两种解法:解法一:动态规划(利用dp找到数组最长递增序列长度,判断是否大于3即可)本题不适用,因为时间复杂度为O(n^2),超时。 解法二:贪心算法:解法如上图,题目要求长度为三,设置第一个元素为长度1的值,是指长度二的…...

【Linux】29.Linux 多线程(3)

文章目录 8.4 生产者消费者模型8.4.1 为何要使用生产者消费者模型8.4.2 生产者消费者模型优点 8.5 基于BlockingQueue的生产者消费者模型8.5.1 C queue模拟阻塞队列的生产消费模型 8.6. 为什么pthread_cond_wait 需要互斥量?8.7 条件变量使用规范8.8 条件变量的封装8.9 POSIX信…...

利用UNIAPP实现短视频上下滑动播放功能

在 UniApp 中实现一个短视频上下滑动播放的功能,可以使用 swiper 组件来实现滑动效果,并结合 video 组件来播放短视频。以下是一个完整的示例,展示如何在 UniApp 中实现这一功能。 1. 创建 UniApp 项目 如果你还没有创建 UniApp 项目,可以使用 HBuilderX 创建一个新的项目…...

vscode+CMake+Debug实现 及权限不足等诸多问题汇总

环境说明 有空再补充 直接贴两个json tasks.json {"version": "2.0.0","tasks": [{"label": "cmake","type": "shell","command": "cmake","args": ["../"…...

【提示词工程】探索大语言模型的参数设置:优化提示词交互的技巧

在与大语言模型(Large Language Model, LLM)进行交互时,提示词的设计和参数设置直接影响生成内容的质量和效果。无论是通过 API 调用还是直接使用模型,掌握模型的参数配置方法都至关重要。本文将为您详细解析常见的参数设置及其应用场景,帮助您更高效地利用大语言模型。 …...

基于 .NET 8.0 gRPC通讯架构设计讲解,客户端+服务端

目录 1.简要说明 2.服务端设计 2.1 服务端创建 2.2 服务端设计 2.3 服务端业务模块 3.客户端设计-控制台 4.客户端设计-Avalonia桌面程序 5.客户端设计-MAUI安卓端程序 1.简要说明 gRPC 一开始由 google 开发&#xff0c;是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用…...

6.Centos7上部署flask+SQLAlchemy+python+达梦数据库

情况说明 前面已经介绍了window上使用pycharm工具开发项目时,window版的python连接达梦数据库需要的第三方包。 这篇文章讲述,centos7上的python版本连接达梦数据库需要的第三方包。 之前是在windows上安装达梦数据库的客户端,将驱动包安装到windows版本的python中。(开…...

【C语言系列】深入理解指针(5)

深入理解指针&#xff08;5&#xff09; 一、sizeof和strlen的对比1.1sizeof1.2strlen1.3sizeof和strlen的对比 二、数组和指针笔试题解析2.1 一维数组2.2 字符数组2.2.1代码1&#xff1a;2.2.2代码2&#xff1a;2.2.3代码3&#xff1a;2.2.4代码4&#xff1a;2.2.5代码5&#…...

mysql自连接 处理层次结构数据

MySQL 的自连接&#xff08;Self Join&#xff09;是一种特殊的连接方式&#xff0c;它允许一个表与自身进行连接。自连接通常用于处理具有层次结构或递归关系的数据&#xff0c;或者当同一张表中的数据需要相互关联时。以下是几种常见的场景&#xff0c;说明何时应该使用自连接…...

##__VA_ARGS__有什么作用

##__VA_ARGS__ 是 C/C 中宏定义&#xff08;Macro&#xff09;的一种特殊用法&#xff0c;主要用于可变参数宏&#xff08;Variadic Macros&#xff09;的场景&#xff0c;解决当可变参数为空时可能导致的语法错误问题。以下是详细解释&#xff1a; 核心作用 消除空参数时的多余…...

鸿蒙 router.back()返回不到上个页面

1. 检查页面栈&#xff08;Page Stack&#xff09; 鸿蒙的路由基于页面栈管理&#xff0c;确保上一个页面存在且未被销毁。 使用 router.getLength() 检查当前页面栈长度&#xff1a; console.log(当前页面栈长度: ${router.getLength()}); 如果结果为 1&#xff0c;说明没有上…...

深度学习模型蒸馏技术的发展与应用

随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;大型语言模型和深度学习模型在各个领域展现出惊人的能力。然而&#xff0c;这些模型的规模和复杂度也带来了显著的部署挑战。模型蒸馏技术作为一种优化解决方案&#xff0c;正在成为连接学术研究和产业应用的重要桥梁。本文将深入探讨模…...

STM32G0B1 ADC DMA normal

目标 ADC 5个通道&#xff0c;希望每1秒采集一遍&#xff1b; CUBEMX 配置 添加代码 #define ADC1_CHANNEL_CNT 5 //采样通道数 #define ADC1_CHANNEL_FRE 3 //单个通道采样次数&#xff0c;用来取平均值 uint16_t adc1_val_buf[ADC1_CHANNEL_CNT*ADC1_CHANNEL_FRE]; //传递…...

<tauri><rust><GUI>基于rust和tauri,在已有的前端框架上手动集成tauri示例

前言 本文是基于rust和tauri&#xff0c;由于tauri是前、后端结合的GUI框架&#xff0c;既可以直接生成包含前端代码的文件&#xff0c;也可以在已有的前端项目上集成tauri框架&#xff0c;将前端页面化为桌面GUI。 环境配置 系统&#xff1a;windows 10 平台&#xff1a;visu…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下&#xff0c;越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是&#xff0c;一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧&#xff1f;面对生疏的日语交流环境&#xff0c;即便提前恶补了…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统

医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上&#xff0c;开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识&#xff0c;在 vs 2017 平台上&#xff0c;进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发&#xff1b;初步熟悉开发一…...

【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题

环境&#xff1a;windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时&#xff0c;burpsuite抓取不到https数据包&#xff0c;只显示&#xff1a; 解决该问题只需如下三个步骤&#xff1a; 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成

厌倦手动写WordPress文章&#xff1f;AI自动生成&#xff0c;效率提升10倍&#xff01; 支持多语言、自动配图、定时发布&#xff0c;让内容创作更轻松&#xff01; AI内容生成 → 不想每天写文章&#xff1f;AI一键生成高质量内容&#xff01;多语言支持 → 跨境电商必备&am…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类&#xff1a;块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

SpringTask-03.入门案例

一.入门案例 启动类&#xff1a; package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

NXP S32K146 T-Box 携手 SD NAND(贴片式TF卡):驱动汽车智能革新的黄金组合

在汽车智能化的汹涌浪潮中&#xff0c;车辆不再仅仅是传统的交通工具&#xff0c;而是逐步演变为高度智能的移动终端。这一转变的核心支撑&#xff0c;来自于车内关键技术的深度融合与协同创新。车载远程信息处理盒&#xff08;T-Box&#xff09;方案&#xff1a;NXP S32K146 与…...

uniapp 字符包含的相关方法

在uniapp中&#xff0c;如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串&#xff0c;你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的&#xff0c;但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...