两个过不了出厂测试的“黑盒子”，是并联缓冲器导致故障，还是时钟线上的回波引发故障？解决问题的最好办法是让时钟缓冲器芯片不再并联，还是在两个输出之间串联一个小电阻？

本文讨论车子发生失速暴冲的问题，这是一个十分具争议性的话题，作者John Dunn以自身经验分享可能导致这种意外发生的原因…

要获得更长的运行时间，需要从电池组中吸收尽可能多的能量；但若发生过过度放电，电池将被永久损坏。为避免电池过度放电，准确了解电池容量或荷电状态信息至关重要。

LED已成为园艺照明设备的首选光源，但是LED也存在一定局限性，需控制电路才能实现稳定的照明和最佳的植物生长环境的光谱。使用光谱传感器驱动的闭环控制可以解决这些问题。

配电网（PDN）的噪声测量已经成为调试和排查系统设计问题的焦点，但是，确定PDN完整性的过程却暗藏“陷阱”。让我们看看PDN测量和探测中导致错误测试结果的一些挑战，以及如何克服它们。

在时域和频域中估算信号带宽的方法有很多种，比如之前讨论的信号上升时间和带宽的通用公式。信号完整性大师Eric Bogati n提供了经验法则2，即根据时钟频率来估算信号带宽。Eric强调，用上升时间来计算信号带宽是完全正确的，但使用经验法则2可以快速得到合理的答案。

在高级驾驶辅助系统、声纳应用超声波换能器以及通信设备中，都需要用到小电流、负高压来偏置传感器，反激式转换器、Cuk转换器和反相降压-升压转换器都是可能的解决方案。本设计实例详细介绍了转换器的工作原理，它将单个电感器与以非连续导通模式(DCM)工作的反相电荷泵结合起来，与接地参考升压控制器配合使用，以较低的系统成本产生较大的负输出电压。

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。