BOOST电路电感计算器
2026-01-19 11:52:07作者:宣海椒Queenly
简介
本仓库提供了一个名为“BOOST电路电感计算器.rar”的资源文件,该工具是个人根据网上查到的公式编写的,用于大致计算BOOST电路中电感的范围。该工具可以帮助电子工程师和爱好者快速估算BOOST电路所需的电感值,从而简化电路设计和调试过程。
功能特点
- 简单易用:用户只需输入相关参数,即可快速计算出电感的范围。
- 基于公式:计算工具基于BOOST电路的基本公式,确保计算结果的准确性。
- 开源共享:本工具为开源项目,欢迎大家下载使用并提出改进建议。
使用方法
- 下载“BOOST电路电感计算器.rar”文件。
- 解压缩文件,打开计算工具。
- 根据提示输入BOOST电路的相关参数,如输入电压、输出电压、负载电流等。
- 点击计算按钮,即可得到电感的范围。
注意事项
- 本工具提供的是大致计算结果,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
- 建议在实际电路设计中结合仿真和实验进行验证。
贡献与反馈
如果您在使用过程中发现任何问题或有改进建议,欢迎通过GitHub提交Issue或Pull Request。我们期待您的参与,共同完善这个工具。
许可证
本项目采用MIT许可证,详情请参阅LICENSE文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
774
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
756
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249