該方案(AEK-MOT-SM81M1)是應用于自適應頭燈的ST L99SM81V步進馬達驅動方案。1. AEK-MOT-SM81M1評估板的設計是驅動雙極步進電機工作在微步進模式,并帶有線圈電壓監測(用于失速檢測)。這一應用板的特點是應用于汽車等級的L99SM81V步進電機驅動器,其嵌入功率mosfet和一套全面的I/Os,MCU控制和反饋信號通過SPI通信來實現,即可以通過板上的一個12針連接器或兩個5針連接器連接。該板是根據AutoDevKit倡議的一部分開發的,評估固件可用于適當的微控制器,如汽車級
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ST Automotive 自適應頭燈 L99SM81V
該方案是Combo芯片STNRG011--- PFC+LLC拓撲,適合作中小功率電源(小于300W),方案主要優勢為高效率,低EMI ,適合應用于高頻化,高功率密度設計。在無/輕載運行時功耗低,重載滿載高效率;前級是CRM(臨界導通模式)升壓PFC控制器的前端PFC預調節器,后級是LLC諧振半橋轉換器,該方案提供輸出24V10A,較容易滿足嚴格的效率和待機要求。該板的主要重點是輕載和重載效率高,輕載通過PFC和LLC控制器的突發模式功能實現,由內部邏輯根據半橋節點轉換時間進行調制,允許變壓器磁化電感最大化
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ST LLC 電流控制模式 STNRG011
隨著物聯網技術和產品設計方案的日益成熟,智能空調產品也在不斷地完善和進步中,作為設備應用的核心部分—供電電源的選擇也是非常重要的。電源單元要求使用更精良的方法來提高性能,同時節能規范要求效率更高,面對這樣的挑戰,意法半導體(ST)推出了基于VIPER37HE 的15W智能空調電源解決方案 ,DC 12V/1.25A輸出的開關電源方案可以滿足主板+送風電機+WIFI模塊+顯示屏的供電需求。VIPER37HE高壓變換器內部結合800V耐雪崩能力的功率部分和用于控制的先進PWM電路,提供全面的功能和內置保護,可
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ST VIPER37HE 意法半導體 VIPER 智能空調 開關電源
LED燈和燈泡可以根據應用的特定用途,大小和尺寸而具有多種不同的形狀因數,包括翻新燈泡,高棚燈,低棚燈,應急燈。 驅動一串LED與AC-DC和DC-DC轉換有關–使用非隔離,隔離,單級或多級拓撲設計–必須確保以有競爭力的成本獲得高效率和可靠性。 STEVAL-LLL009V1 數位控制 300 W 電源由功率因數校正 (PFC) 和半橋 LCC 諧振轉換器電源階段組成。STM32F334R8微控制器實現直流轉直流和輸出同步整流數位控制,而PFC則由L6562AT控制器在過渡模式下驅動。該系統支援
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意法半導體 ST STEVAL-LLL009V1 電源供應器
方案STDES-PFCBIDIR是一個15KW的三相維也納非隔離方案,可同時實現AC/DC和DC/AC的雙向轉換,非常適用于高功率充電樁,工業電池充電器,UPS等的前級應用。該方案直流電壓:800Vdc,交流電壓:400Vac@50Hz,功率15KW,效率高達99%,采用軟啟動,能有效抑制浪涌電流。整個方案由主功率回路,LCL濾波電路,傳感電路,浪涌保護電路,電網連接電路和輔助電源電路幾部分組成,MCU通過開關去控制與交流電網的斷開與連接,以及在整流或者逆變模式下的負載和電流的管理,ST STGAP2S是
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ST STM32 數字電源 G4
2022年11月15日至11月17日,意法半導體攜最新產品亮相2022慕尼黑華南電子展,所有展品覆蓋了智能出行、電源與能源管理、物聯網與互聯三大領域。除了帶來眾多展品和陣容強大的專家團隊外,意法半導體還發表了兩場演講,其中一場是探討如何使用STM32和無線連接技術開發物聯網系統,另一場是討論碳化硅、氮化鎵等寬禁帶半導體及其對實現碳中和目標的影響。此外,意法半導體還舉行了智能出行、物聯網、連接、電源和電機控制專題研討會。從智能家居到智能工廠和智能汽車,我們的目標是讓諸多新應用自2022 慕尼黑華南電子展開始
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慕尼黑華南展 ST 智能家居
2022年11月3日 – 專注于推動行業創新的知名新品引入 (NPI) 分銷商?貿澤電子 (Mouser Electronics) 宣布與STMicroelectronics (ST) 合作推出新電子書《Intelligence at the Edge》(邊緣智能),探討部署在邊緣的人工智能 (AI) 與機器學習 (ML) 的新發展。書中來自貿澤和ST的主題專家深入分析了邊緣AI和ML開發的挑戰和應用,其精選文章涵蓋智能傳感器、嵌入式神經網絡和響應式AI等主題。 AI驅動的技術和設備終將改變人們
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貿澤 ST 邊緣人工智能
STEVAL-DPSTPFC1 3.6 kW無橋圖騰柱(bridgeless totem pole)升壓電路可透過浪涌電流限制器(ICL Inrush Current Limiter)實現數位功率因數校正(PFC)。它可幫助您使用最新的ST電源套件設備設計創新的拓撲:碳化硅(SiC) MOSFET(SCTW35N65G2V),晶閘管SCR(TN3050H-12WY),隔離式FET驅動器(STGAP2S)和32位MCU(STM32F334)。該方案以72 kHz運行的緊湊型轉換器,具有高峰值效率,97.5%
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ST power & Energy STEVAL-DPSTPFC1 車載充電 無橋圖騰柱 SCR浪涌限流
“音頻”是大部分嵌入式產品所必備的功能,在許多場景里都有著重要的應用,性能穩定的音頻IC也是許多開發者選型時的硬性要求。飛凌嵌入式FET3568-C核心板因其強大的音頻能力,成為了許多工程師開發音頻設備的首選。開發者在使用FET3568-C核心板時如果想要get音頻功能,是無需外接音頻IC的,其中的秘訣就在于FET3568-C核心板內部的PMIC電源管理芯片集成了音頻Codec。FET3568-C核心板這樣的設計看似簡單,但對開發者來說就無需再對音頻外圍電路進行設計了,同時減少了PCBlayout的工作量
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飛凌嵌入式 RK3568 音頻IC FET3568-C AIOT 低功耗
許多電器和設備需要一個與主電源分開工作的輔助電源 (SMPS),以支持例如待機操作。 這些輔助電源的額定功率從幾瓦到幾十瓦不等,可以是隔離的也可以是非隔離的。 為確保良好的性能,工程師必須選擇最能滿足效率、尺寸、安全性和成本要求的電源拓撲——包括反激式或準諧振(fly-back or quasi-resonant)。 ST意法半導體的STEVAL-ISA211V1反激式轉換器專為工業用作輔助電源設計,具有增強型隔離的24 V / 100 W輸出可用于多種應用。 輸入電壓范圍從標準歐洲電壓(230
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L6566BH STEVAL-ISA211V1 ST 反激式轉換器
STEVAL-NRG011TV 是一款 200 W LED TV交換式電源供應器(SMPS),提供 12 V 穩壓輸出電壓(用于 MCU 電源和音頻系統應用)以滿足最嚴格的效率和待機規定和65 V 輸出電壓用于 LED 背光, 可為 LED 背光燈串的恒流控制添加外部升壓。 該設計基于控制兩級 AC/DC SMPS 的 STNRG011 IC 數位組合控制器。前端是過渡模式 PFC 預調節器,第二級是 LLC HB 諧振轉換器。借助 STNRG011 IC,用戶無需編寫代碼即可充分利用嵌入式程式和軟件實現
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ST STNRG011 STEVAL-NRG011TV 數位電源
因應5G商轉和大數據應用需求,網通國際品牌普萊德科技研發多時的「5G AIoT智慧物聯網基礎建設解決方案」將首度于亞洲重要IT科技展Japan IT Week Autumn 2022 日本秋季國際信息周中現身,普萊德指出,屆時將展出創新5G專網、AIoT、IIoT網絡基礎建設解決方案,讓多元智能網絡應用一次到位。因應5G商轉和大數據應用需求,普萊德投注全力研發「5G AIoT智慧物聯網基礎建設解決方案」,普萊德科技指出,創新產品包括LoRa AIoT智能物聯網通訊設備、工業級5G NR IoT網關、工業級
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5G AIoT 智慧物聯網
意法半導體(STMicroelectronics,簡稱ST;紐約證券交易所代碼:STM)之5V產品系列新增一款高性能雙信道運算放大器(op amp)。增益帶寬(Gain Bandwidth,GBW)為30MHz,輸入失調電壓(典型值)50μV,新產品TSV782 30MHz具高速又精確的訊號處理性能。TSV782的最低使用電壓為2.0V,電源軌與低壓邏輯組件相同,除了能簡化系統設計,也能降低物料清單成本,而最的低運作電壓亦使TSV782在電池深度放電后仍能正常使用,進而延長煙霧報警器等設備運作時間。此外,
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意法 運算放大器 電源 ST
現今高齡智慧照護已成為重要議題,不論是預防疾病、健康照護或醫療服務,趨向以人為本,以家庭和小區為核心基礎,并匯聚不同的專業及技術互補強化功能,以因應多元需求,并以AIoT聯網交織成密實的守護安全網絡。根據國家發展委員會估計,2025年臺灣老年人口將達到20%,形成「超高齡社會」,亦即每5人之中就有1名年齡在65歲以上,高齡照顧科技也成為未來社會不得不正視以對的重要議題。而促進個人健康的相關服務,例如高齡照護藉由適度的運動,甚至是整合照護模式協助的復能、賦能,藉此來推遲老化及有效的減少失能,維持動態生活型態
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智能看護 AIoT
面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發展,上中游印刷電路板(PCB)、面板、芯片等核心組件也須隨之整合,并采取一體化設計;在制程階段,則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測(AOI)解決方案已是標配,還須加入人工智能(AI)以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術,強化影像辨識功能?;仡欉^去AI因為受到高速運算技術限制,CPU無力執行機器學習(Machine learning)算法,直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習(Deep learning)算
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3D光學檢測 機器視覺 AI AIOT
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