Эта статья для тех кто всегда хотел знать как устроен щуп осциллографа, но боялся спросить. Для тех кто начинает работать с осциллографом, а также для тех кто много лет работает, но никогда не хватало времени и сил для того, чтобы разобрать как устроен щуп(пробник) осциллографа на самом деле. Этот материал основан на статье Doug Ford «The secret world of oscilloscope probes» с некоторыми изменениями и дополнениями. В статье будут рассматриваться только пассивные щупы. Исследование работы будем проводить в популярном симуляторе электронных схем LTSpice. Разберем последовательно назначение и особенности каждого элемента, моделируя эквивалентные схемы начиная от простых вариантов и переходя к более реалистичным. Узнаем кто изобрёл и запатентовал первый прототип этого устройства в том виде в котором он используется сейчас. А также в конце рассмотрим как устроен реальный щуп фирмы Keysight(бывший Agilent) 10073C, вышедший из строя и давший согласие предоставить свои останки на благо научного прогресса.

Все кто работает в области электроники хоть раз сталкивался с измерением с помощью осциллографа. Существует много разновидностей пробников, в основном они делятся на активные и пассивные. Активные пробники могут быть самого разного устройства и назначения, и в этой статье не рассматриваются. Мы обратим внимание на наверное самый распространенный вариант пассивного пробника с коэффициентом деления равным 10 (либо с переключателем режимов 1 или 10) и входным сопротивлением 10 МОм с учетом входного сопротивления осциллографа 1 МОм. В комплекте осциллографа как правило имеется два таких щупа.

В 2014 году профессор математики Стэнфордского университета Марьям Мирзахани в одной из своих лекций упомянула интересную математическую головоломку, но не стала давать её решение. Спустя годы появились различные вариации задачи. Однако сначала речь пойдёт о первоисточнике.

Головоломка относится к классу так называемых «бильярдных задач», изучаемых в области динамических систем. Решение текущей задачи принадлежит профессору математики университета Джонса Хопкинса Эмили Рил.

Рассмотрим квадратную комнату в плоскости XY, и пусть A («ассасин») и T («цель») — две произвольные, но фиксированные точки внутри комнаты. Предположим, что комната схожа по физическим характеристикам с бильярдным столом, так что любой «выстрел» А рикошетит от стен, причём угол падения равен углу отражения. Можно ли заблокировать любой возможный «выстрел» А в Т, разместив конечное количество аналогичных по свойствам точек («телохранителей») в комнате?

В данной статье я постараюсь рассказать каким образом можно реализовать движение объектов по поверхности 3D геометрии.

Добрый день, уважаемые хабровчане.

Примерно год назад я начал проект симулятора динамики частиц на Python, используя библиотеку Numba для проведения параллельных расчетов на видеокарте. Сейчас, добравшись до определенной вехи в его развитии, я решил открыть исходный код и выложить его на GitHub для всех, кому интересны подобного рода эксперименты.

Самостоятельно потыркать проект можно вот тут: https://github.com/r-aristov/simba-ps

В этой статье я кратко опишу суть проекта, пройдусь по прилагающимся к нему примерам и расскажу почему вообще начал работу над ним.

Впервые в истории открытый проект Axiom даёт возможность точно управлять мощными 3-фазными двигателями. Сейчас это как никогда актуально. Миллиарды тратятся на приближение эры электромобилей.

Самое приятное, что аппаратное обеспечение и прошивка имеют открытый исходный код! 

Реалии нашей жизни поменялись. Если раньше мы шли в магазин и покупали нужное ферритовое кольцо для трансформатора, то теперь порой приходится довольствоваться тем, что удалось найти. В ящике стола, в лампочке-экономке из ближайшей мусорки, у китайцев на Алиэкспрессе... Зачастую без маркировки, тип которого известен лишь приблизительно. И вопросы, вопросы... Действительно ли из Китая выслали то, что просили? Подойдет ли для двухтактного трансформатора это зеленое кольцо? А что будет, если намотать трансформатор на феррите с мю 10000? Каким выбрать число витков на вольт, когда формула из статьи в журнале "Радио" дает 0,4 витка на вольт, а популярная программа -- 1,2 витка?

В статье описывается небольшой стенд для испытания ферритовых сердечников, главным образом, колец, в режиме двухтактного преобразователя.

Когда я раньше задумывался о вращении в 3д, мне было неуютно. Оно казалось сложным. Вспомнить, например, эффект Джанибекова с прецессией свободно вращающейся гайки. Настало время разобраться!

В статье Вас ждут математика, физика, а заодно численное моделирование и визуализация в libgdx.

Можно провести аналогии между массой тела в поступательном движении и моментом инерции. Разница только в том, что масса выражается одним-единственным числом, а момент инерции - матрицей 3х3. В большинстве примеров ограничиваются вращением в 2д, где существует только одна возможная ось вращения, либо симметричными телами типа мяча, когда момен инерции по всем осям одинаковый. Вместо этого я рассмотрю наиболее общий случай.

Банковские сервисы по умолчанию не должны падать, и даже прилечь на секундочку, и даже когда мы обновляемся. Ведь даже секунды могут привести к потерям с множеством нулей. Чтобы этого не произошло мы используем blue-green deployment.

Простым языком blue-green deployment - способ развертывания, который позволяет обновлять приложения не отклоняя ни одного запроса, без остановок. Как это сделать, расскажу и покажу на примере. Статья подойдет DevOps-инженерам и бэкенд-разработчикам, особенно на HighLoad-проектах, а также моим будущим коллегам, как методичка по безрисковым релизам, чтобы прод не падал каждые 2 недели по графику релизов (а такое тоже бывало).

Поставщики компонентов наперебой рассказывают, как просто при помощи их изделий создать готовое к промышленному выпуску решение. После посещения одного из таких мероприятий от Wurth Electronic по проектированию пассивных фильтров электромагнитных помех (ЭМП) у меня появились смутные сомнения по поводу методики подбора компонентов, и мы решил провести собственное исследование.

Сегодня мы постараемся рассеять маркетинговый туман и внести осознанность в проектирование фильтров ЭПМ для импульсных преобразователей (DC-DC).

Мудрецы мира С++ часто напоминают нам о том как важно максимально точно выражать свои мысли в коде, делать код понятным и простым, не теряя при этом (а зачастую и выигрывая) в эффективности. Но задумайтесь как выглядит в С++ код связанный с динамическим полиморфизмом.

В предыдущей статье мы немного поработали с конечным автоматом модуля JTAG в контексте чтения идентификационного номера. Совершённые нами манипуляции были бы одинаковы практически для любой микросхемы с JTAG-ом. Однако при попытке установить/считать через JTAG уровень напряжения на произвольном выводе микросхемы мы столкнёмся с объективной проблемой: количество выводов, их назначение и расположение у разных микросхем принципиально отличаются. Для того, чтобы у ПО, управляющего JTAG-ом была информация об этих отличиях, ему необходим файл описания модуля JTAG для конкретной микросхемы. Об этих файлах и пойдёт речь в данной статье.

Здравствуйте, уважаемые читатели! Сегодня я расскажу вам об интересном эксперименте - измерении угла положения синус-косинусного вращающегося трансформатора с помощью микроконтроллера K1986BE92QI фирмы Миландр без применения каких-либо специализированных микросхем-контроллеров СКВТ!

Недавно мне на глаза попалось техническое описание советского комплектного электропривода "Размер-2М". Конструктивно это был самый настоящий сервопривод! В качестве датчиков обратной связи на двигателях шпинделя и подач были установлены синус-косинусные вращающиеся трансформаторы (СКВТ), или по-другому, резольверы. С помощью СКВТ помимо фактической скорости вращения определялся фактический угол поворота ротора и эмулировались сигналы инкрементальных энкодеров - двухфазные импульсы для передачи информации о перемещения в УЧПУ станка. Разрешающая способность была равна 10000 дискрет на один оборот ротора. При шаге винта в 10мм это означало что одна дискрета равна одному микрону - и всё это уже было в начале 1980-х! А у меня как нельзя кстати завалялся трофейный советский СКВТ ФВ67-12-008 от "Размера", доставшийся мне на опыты. И мне стало интересно, а как же в "Размере" определялось положение ротора СКВТ? Оказывается, конструкторы "Размера" применили довольно простой фазовый метод. Недолго думая, я решил воспроизвести "Размеровский" измеритель положения СКВТ в лабораторных условиях. Изначально вся затея с СКВТ была чистым экспериментом, который неожиданно дал хорошие результаты и вылился в небольшое исследование по повышению производительности программного кода для микроконтроллеров с ядром ARM Cortex-M3.

Наряду с привычными и хорошо нам знакомыми динамическими излучателями (проще говоря, динамиками), немалую популярность обрели и магнито-планарные преобразователи, также известные как ленточные драйверы. В нашей статье – много полезной информации о магнитопланарах, их преимуществах и уникальных особенностях.

Хотя термины «ленточный» и «магнито-планарный» часто используются взаимозаменяемо, фактически ленточный драйвер – это разновидность магнито-планарного излучателя. В отличие от используемых в конструкции динамического драйвера конуса и звуковой катушки, в ленточном излучателе в роли диафрагмы применяется полоска специального материала (как правило, алюминия), расположенного между «северным» и «южным» полюсами двух магнитов. Эта мембрана нередко имеет гофрированную форму, для придания ей дополнительной жесткости. Аудиосигнал проходит через данную токопроводящую ленту, формируя вокруг неё соответствующее переменное магнитное поле, которое, в свою очередь, взаимодействует с постоянным магнитным полем от установленных в излучателе магнитов. Это приводит ленту в движение, что и позволяет воспроизводить звук. По сути, лента в данном случае выполняет функции и звуковой катушки, и диафрагмы.

Допустим, вам потребовалось на языке программирования python, построить трёхмерную модель некоторого объекта, затем визуализировать его, или подготовить файл для печати на 3D принтере. Существует несколько библиотек, помогающих в решении этих задач. Поговорим о том, как строить трёхмерные модели из точек, граней и примитивов в python. Как выполнять элементарные приемы 3D моделирования: перемещение, поворот, объединение, вычитание и другие.

Недавно у меня возникла необходимость определять на микроконтроллере моменты включения/выключения погружного насоса с поплавковым выключателем, запитанного от сети 220В, т.е. по сути определять наличие потребляемого тока в цепи подключения насоса. Когда речь идет об измерениях в сети 220В, в первую очередь стоит подумать о том, как обеспечить качественную гальваническую развязку, т.е. отсутствие электрического контакта между высоковольтными и низковольтными цепями.

Пожалуй самым простым и быстрым решением было бы взять готовый модуль на эффекте Холла (например на базе микросхемы ACS712). Однако мне такой вариант не подошёл по двум причинам. Во-первых, он требует питания 5В, а у меня было всё запитано от 3.3В. Во-вторых, он включается в разрыв измеряемой цепи, а мне было очень важно не нарушить работу насоса даже в случае ошибки проектирования или выхода из строя датчика.

Как ни странно, нагуглить готовое решение без специальных модулей для такой казалось бы простой задачи не удалось, поэтому здесь хочу поделиться опытом расчета и изготовления простейших измерительных токовых трансформаторов.

Как правило, компьютеры в естественных науках занимаются либо получением чисел из чисел, либо выводом формул из формул. Попытаемся решить более экстравагантную задачу — из набора численных данных вывести формулы общих физических законов, причём не только неизвестные параметры формул, но и сам их вид. В качестве примера рассмотрим задачу о кеплеровых орбитах — в частности, о движении спутника вокруг Земли, и получим законы сохранения энергии и момента импульса, из которых в небесной механике и выводятся эллипсы орбит и законы Кеплера.

Вдохновением для этих занятий послужила замечательная статья из Science, которая убедила меня и многих других в том, что к таким задачам в принципе можно подступиться. Как и у авторов статьи, наш пример будет немного игрушечным, хоть и для совсем другой физической системы. Более того, мы ещё сильнее ограничим пространство поиска (до формул, что тоже немало), зато обойдёмся без 32 процессорных ядер и без GPU, а решение получим меньше чем за минуту против десятков минут или даже пары дней, как в статье. Для всего этого нам понадобится лишь 300 строк кода на C — и никаких фреймворков.

Вы когда-нибудь задумывались, как много вокруг умной электроники? Куда ни глянь, натыкаешься на устройство, в котором есть микроконтроллер с собственной прошивкой. Фотоаппарат, микроволновка, фонарик... Да даже некоторые USB Type C кабели имеют прошивку! И всё это в теории можно перепрограммировать, переделать, доработать. Вот только как это сделать без документации и исходников? Конечно же реверс-инжинирингом! А давайте-ка подробно разберём этот самый процесс реверса, от самой идеи до конечного результата, на каком-нибудь небольшом, но интересном примере!

https://www.youtube.com/playlist?list=PLwr8DnSlIMg0KABru36pg4CvbfkhBofAi

Как-то на Хабре мне попалась довольно любопытная статья “Научно-технические мифы, часть 1. Почему летают самолёты?”. Статья довольно подробно описывает, какие проблемы возникают при попытке объяснить подъёмную силу крыльев через закон Бернулли или модель подъёмной силы Ньютона (Newtonian lift). И хотя статья предлагает другие объяснения, мне бы всё же хотелось остановиться на модели Ньютона подробнее. Да, модель Ньютона не полна и имеет допущения, но она даёт более точное и интуитивное описание явлений, чем закон Бернулли.

Основной недостаток этой модели — это отсутствие взаимодействия частиц газа друг с другом. Из-за этого при нормальных условиях она даёт некорректные результаты, хотя всё ещё может применяться для экстремальных условий, где взаимодействием можно пренебречь.

Я же решил проверить, что же произойдёт в модели Ньютона если её улучшить. Что если добавить в неё недостающий элемент межатомного взаимодействия? Исходный код и бинарники получившегося симулятора доступны на GitHub.

Перед тем как мы начнём, я бы хотел сразу обозначить, что это статься не о физике самой модели. Эта статья о GPGPU-программировании. Мы не будем рассматривать физические свойства самой модели, потому что она груба и не подходит для настоящих расчётов. И всё же, эта неточная модель даёт куда более интуитивное описание явления подъёмной силы, чем закон Бернулли.