THA15混合动力汽车以及电动汽车用途中要求满足,为实现电机驱动系统的高输出以及高效率的高电压化,为实现汽车低耗能（或者低油耗）的小型化等条件。

在其驱动系统的变频器上，需要平滑直流电压的平滑用电容器，为此常规采用大容量且价廉物美的铝电解电容器。

不过，随着电容器用介质膜的技术创新和薄膜化的推动，如今要求重新评估具备高耐电压、低损耗、高纹波电流、长寿命等卓越的电气特性的薄膜电容器规格。

今后伴随混合动力汽车以及电动汽车的普及和广泛使用，系统的低成本化・小型化不可或缺，因此也要求薄膜电容器进一步改进小型化、支持高纹波电流、高温化等性能，因此需要开发具备通过介质膜的薄膜化实现小型化

通过开发蒸镀技术实现高耐电压化、长寿命化

通过降低ESR支持高纹波电流

通过开发构件的材料强化可靠性

通过优化结构设计强化散热性

等功能的薄膜电容器。

全新机器学习(ML) IP：Arm® Cortex®-M55处理器和Arm Ethos™-U55神经网络处理器(NPU)。据了解，Cortex-M55是目前为止，Arm历来AI能力最强大的Cortex-M处理器，而Ethos-U55则是针对Cortex-M推出的首款microNPU。

在4个单独端口进行匹配时，不能按传统的方法，将每个端口单独匹配，再加功分网络，则应充分考虑4个臂之间的耦合。利用Ansys HFSS进行仿真可发现，位置相对的臂之间的耦合要远大于相邻臂之间的耦合，如图3所示。是因为相对两个臂上的电流相互平行，所以相互影响过大，而相邻臂上的大部分电流相互垂直，则影响较小，因而在一定范围内只考虑相对臂之间的耦合。假设4个天线臂端口按逆时针分别为端口1、端口2、端口3和端口4，反射系数分别为Γ11、Γ22、Γ33和Γ44，相对天线臂之间的耦合系数为M13和M24，由于天线两对臂之间的对称性，所以只需分析天线臂1和3之间的关系。假设端口1处的相位为0，能量从端口1传输到端口3产生的相位差为θ，而端口1和端口3的馈电相位相差180°，则从端口1耦合到端口3的能量在天线臂3端口处产生的相位为-180°-θ，由于天线间距较小，θ较小，所以可认为端口1耦合到端口3的能量在端口3处的相位为-180°。端口3的馈电相位为-180°，则其反射能量的相位为180°。在端口3处看，从端口送出的能量包含端口3反射的能量和端口1耦合的能量，上文已得出反射能量和耦合能量在端口3处的相位分别为180°和-180°，所以当反射的能量和耦合的能量大小相等时，其等幅反相相互抵消，达到最佳匹配效果，即Γ33=M13，反之满足Γ11=M13时，端口1处达到最佳匹配。同理可分析端口2和端口4。

BTS7960B的通态电阻典型值为16mfl，驱动电流可达4.3A，因此即使在寒冷的冬天，仍能保证车窗的安全启动。调节SR引脚外接电阻的大小可以调节MOS管导通和关断时间，具有防电磁干扰功能。1S引脚是电流检测输出引脚。INH引脚为使能引脚，IN引脚用于确定哪个MOSFET导通。当lN—1且INH—l时。高边MOSFET导通，输出高电平，当IN=O，且INH-1时，低边MOSFET导通，输出低电平，16位微控器XC164CS控制。

        

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