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Amplificador de carro em um chip TDA1558Q. Enciclopédia de rádio eletrônica e engenharia elétrica

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Enciclopédia de eletrônica de rádio e engenharia elétrica / Amplificadores de potência automotivos

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Microcircuito TDA-1558 (TDA-1555) é um amplificador de potência de quatro canais com uma potência de saída de 11 W (4 canais em Rn=2 ohms), 22 W (2 canais em conexão em ponte em Rn=4 ohms). Projetado para uso em equipamentos Hi-Fi de reprodução de som.

O amplificador possui proteção do estágio de saída contra curtos-circuitos e sobrecargas de corrente, reversão de alimentação e proteção térmica.

O IC possui um regulador de tensão integrado com uma taxa de supressão de ondulação de 48 dB e um detector de distorção não linear que permite alternar automaticamente o amplificador para o modo "soft limit" (quando usado em conjunto com o IC.

Quando a saída 14 é desconectada da fonte de alimentação, o IC é comutado para o modo de espera com um consumo de corrente inferior a 14 μA.

TDA 1558 - dois esquemas de comutação: 2 * 22W e 4 * 11W

Amplificador de carro em um chip TDA1558Q, circuito
(clique para ampliar)

Principais características técnicas:

Tensão de alimentação: 10-18 V
Banda de frequência: 20-20000 kHz
Tensão de entrada: TDA-1558 0,05V, TDA-1555 0,5V
Resistência de carga: 4 ohms
Potência de saída 2x22W
Distorção harmônica: 0,1%

Publicação: cxem.net

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Técnicas especiais ajudam a distinguir uma foto real de um "photoshop". Alguns deles são baseados na análise técnica dos dados gráficos originais. O fato é que diferentes ferramentas gráficas deixam suas marcas invisíveis na imagem. Portanto, é possível encontrar vestígios de uma mudança de imagem, ou mostrar que uma imagem é montada a partir de várias peças separadas, mesmo que do ponto de vista gráfico a instalação tenha sido feita com perfeição.

Relativamente recentemente, um novo tipo de "falsificação" de alta qualidade apareceu - imagens geradas usando métodos de aprendizado de máquina. Em outras palavras, as redes neurais aprenderam, ou melhor, as ensinaram a criar imagens muito, muito semelhantes às reais. O problema de sua identificação está no fato de que, ao contrário do clássico "Photoshop", onde o resultado, figurativamente falando, é colado a partir de peças diferentes, as redes neurais podem criar uma imagem completa quase do zero. Um tipo de rede neural chamada rede adversária generativa é especialmente boa nesse tipo de tarefa.

Tal rede consiste, na verdade, em duas redes: a primeira, generativa, aprende a criar imagens, e a outra, discriminativa, aprende a distinguir as imagens criadas pela primeira rede das "reais". Como resultado desse trabalho competitivo, a rede generativa é capaz de criar imagens que, em alguns casos, uma pessoa não consegue distinguir das reais. Particularmente impressionantes são os resultados do trabalho das redes neurais na geração de rostos humanos.

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