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微碧 | 高低端驱动：NMOS和PMOS谁更胜一筹？ NMOS和PMOS谁更胜一筹？ 当涉及到使用NMOS和PMOS进行高端驱动时，我们可以考虑一个简单的情况：使用MOSFET来控制一个LED的开关。 情景：LED开关控制 假设我们有一个电路，需要使用MOSFET来控制一个LED的开关。LED需要从电源VCC（例如5V）接通和断开。 高端驱动情况（使用NMOS）： 在这种情况下，我们希望当控制信号为高电平时，LED接通，即LED亮起。 我们可以使用一个NMOS来实现这个控制。当栅极电压（Vgs）足够高时，NMOS导通，使得LED接通。 由于NMOS的导通电阻相对较低，可以有效地将电流传递给LED，使其亮起。 当控制信号为低电平时，NMOS关断，LED断开，不再亮起。 低端驱动情况（使用PMOS）： 在这种情况下，我们希望当控制信号为低电平时，LED接通，即LED亮起。 由于PMOS的导通特性，当栅极电压（Vgs）低于一定阈值时，PMOS导通，使得LED接通。 然而，由于PMOS的导通电阻相对较大，传递给LED的电流可能较小，可能导致LED不够明亮。 当控制信号为高电平时，PMOS关断，LED断开，不再亮起。 在这个例子中，尽管PMOS在低端驱动情况下更适合，但由于导通电阻较大，可能导致LED亮度较低。相比之下，使用NMOS进行高端驱动可以更有效地控制LED的亮度，因为NMOS的导通电阻较低，能够提供足够的电流给LED。 做提示：PMOS在高端驱动中更方便，但由于其导通电阻相对较大，可能导致LED亮度较低价格较高，相比之下，使用NMOS进行高端驱动可以更有效地控制LED的亮度，另外因为价格较高，以及可用型号相对较少等原因，实际应用中人们通常还是更倾向于使用NMOS来进行高端驱动。买电子元器件信号上唯样商城 产品封装 微碧产品拥有 SOT23 、 D F N 、 SOT-89 、 SOP-8 、 TO-92 、 TO-251 、 TO-252 、 TO-220 、 TO-220F 、 TO-263 、 TO-247 、 SOT-223 、 TO3P 、 TO262 、 SOT669 、 TSSOP8 、 SC70 、 DIP8 、 SC75 、 SOT725 等系列封装产品，可满足用户各类需求。 应用领域 微碧产品广泛应用于 汽车领域 ：电控、电池管理、车载逆变器、车载电子产品、充电桩等； 通讯领域 ：各类电源、交换机等； 工业领域 ：逆变器、变频器、电动工具等； 家电领域 ：风扇、洗衣机、扫地机、冰箱、空调等； 消费电子领域 ：照明灯、医疗设备、无线充、移动电源等，并且产品质量始终保持在行业顶尖水平。

现在的年青网友，很难想象七十年代深山中的高科技。当美国人还在教韩国人，如何把美国本土制造的TTL管芯在韩国封装进塑料外壳时，我们在四川的深山中，就小批量全工艺地生产出TTL和PMOS集成电路芯片。   TTL芯片一直被广泛应用至今，而PMOS即使在世界上也只短暂地存在了数年，就先后被NMOS和CMOS取代了，没有得到广泛的应用。当时工厂的PMOS车间的主任是我的好友，他正在为用户不会使用PMOS设计产品而烦心。我建议他制作一个应用PMOS芯片的示范整机，来演示如何正确使用这些芯片。   出于我的兴趣爱好，我建议制作一个数字电子琴，可能有通用的示范意义。这个想法得到了工厂计划部门的支持，结果就由我来设计系统方案，车间来设计和制作电路，机械科来设计和制造结构和键盘。   按当时的电路设计水平和集成电路的速度规模，不可能想象出用频率合成和综合的办法来产生电子琴的音阶频率。我们的方案是用12个振荡器产生出最高八度的12个半音阶，然后用12个5位二进制分频，产生5个八度的所有半音阶。这个方案可以使用不少片小规模的门和触发器芯片，用键盘选择音阶后用模拟加法器合成输出，也使用同在深山兄弟工厂的类似uA741运放芯片。   问题是如何计算这12个振荡器的频率，开始我们只知道相邻八度之间同名音阶是倍频关系，以及中央C的频率是264赫芝。当时声学专家都不知道去什么地方劳动改造了，图书馆也都关闭了，况且我们在深山里更没有地方查找资料。我们就根据这一点线索，推算出每个音阶与其高半音阶的频率比应为1：2 1/12 。并用当时我刚刚得到一只TI-25计算器计算2的1/12次方，得到了12个最高八度半音阶频率，我们用工厂的计量仪器精确调试了12个基准频率振荡器。   记得当时我还与负责键盘的机械设计师发生了争执，我认为每个音键应分别用重力复位，而他认为应该用弹簧复位。他说他们可以设计和制造出最精美的弹簧，最后也就只好随他了。   我们很快就造出了这个数字电子琴，并在全厂的场合演奏。我记得演奏者是一位小学音乐教师，一位同事的妻子。在那个孤寂隔绝的深山，为所有的人带来一点欢乐。   80年代以后，雅马哈和其他公司才制造出大规模集成的电子琴芯片，现在的功能和规模已经复杂得多了。