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流星燈三通道三色調光恒流調光LED驅動IC

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具體成交價以合同協議為準

產品型號X30

品       牌

廠商性質生產商

所  在  地深圳市

聯系方式:周任宗查看聯系方式

更新時間:2020-03-04 09:57:45瀏覽次數:553次

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經營模式:生產廠家

商鋪產品:2237條

所在地區:廣東深圳市

聯系人:周任宗 (市場經理)

產品簡介

流星燈三通道三色調光恒流調光LED驅動IC
外圍電路簡單、多功能平均電流型LED恒流驅動器,適用于5-46V電壓范圍的低壓線性恒流LED驅動領域。

詳細介紹

 

惠新晨電子備貨實力強,可以做月結,是值得信賴合作的實力供應商

惠新晨電子的宗旨是品質放在位,在高標準封裝廠代工,質量,價格第二

流星燈三通道三色調光恒流調光LED驅動IC

流星燈三通道三色調光恒流調光LED驅動IC

惠新晨電子專業的團隊,為您提供周到完善的售前服務及售后服務,讓您無任何后顧之憂

我們的優勢:*,價格優勢,貨源充足,*

因為專注,所以專業

 

X30概述:

X30 是一款外圍電路簡潔低成本高性能的三通道線性降壓LED恒流驅動器,適用于5-46V輸入電壓范圍的LED 恒流照明領域。
X30 PWM 端口支持高輝調光,能夠響應60ns小脈寬的PWM 調光信號。

X30采用我司算法,為客戶提供優質的解決方案,大限度發揮燈具優勢,以實現景觀舞臺燈高輝的調光效果,65535(256*256)級高輝調光。X30 PWM 端口為高電平時,芯片正常工作。為低電平時,芯片輸出關閉。芯片采用線性恒流控制算法,只需兩顆電阻與一顆電容,就能實現LED 恒流,且保證輸出電流恒流精度≤±3%,通道之間電流偏差≤±1%;外圍電路簡潔,系統穩定可靠。

X30的三路輸出電流都通過REXT 端口電阻來設定,電流大能到350mA。而且,每一路電流能夠獨立進行PWM 高輝調光,實現65536:1 調光比。PWM 端口默認上拉,內部自帶100uA 上拉能力
 

X30特點:

RGB調光無頻閃/PWM調光無頻閃

支持高輝調光,65536:1 調光比

輸入電壓范圍:5-46V
三路分別獨立恒流輸出

每一路電流可高達350mA

每一路獨立PWM 調光

輸出電流20~350mA

內置5V 穩壓管

恒流精度≤3%

過溫降電流降功率保護

易過EMI

抗*力強

調光*性好

封裝:ESOP8

 

應用領域:

景觀亮化LED 照明
DMX512芯片外擴流應用
汽車車燈LED 照明
低壓商業LED 照明

游戲機LED燈、兒童車燈、廣告牌等

 

X30應用說明:

X30 是一款外圍電路簡單的多功能平均電流型LED 恒流驅動器,適用于5-46V 電壓范圍的低壓線性恒流LED 驅動領域。X30 采用了LDO 線性恒流控制,外圍不需要傳統開關電源的電感和續流二管,輸出電流精度在±3%以內;外圍電路加簡潔可靠。

 

        深圳市惠新晨電子有限公司專注高性能高品質高性價比LED照明DC-DC寬電壓輸入降壓恒流電源管理芯片市場,對LED照明市場有著深入的了解及豐富的經驗,專注電源行業過10年,實力廠家,硬件設施齊全,工程資源充足,提供強大的技術鋪助,免費協助Lay板,調試直至產品可以大批量量產,以及幫忙過認證,提供樣品、方案開發

 

 

2012 年微軟人工智能平臺辨識單個貓需要 16000 顆傳統 CPU 的運算能力才能達成,但類似的工作, 2016 年采用繪圖芯片 GPU 大概只需要 2 顆。

就一個復雜棋局而言, AlphaGO *代下一盤棋需要 1920CPUs 和 280GPUs ,同時有 64 個搜索線程; Alpha 第二代需要 50 個 TPU(1 個 TPU 算力大致相對于 10 個同級別 GPU) ;隨著 AI 算力的大幅提升,算力仍然是 AI 的大成本,據統計,算力成本 ( 包括底層的硬件, GPU/CPU/FPGA 以及其他信號處理等半導體成本、能耗成本 ) 占 AI 成本在 70% 左右, AlphaGo 下一盤棋,其背后的服務器的總耗電量折算成電費是 3000 美元;計算的時大量耗熱,通過吹風才能散熱。算法、數據庫基本可以實現平臺化、軟件化、工具化,邊際成本趨向為 O ,決定 AI 普及的核心是算力和對應的能耗。

將算力低成本化,是 AI 與 IoT 融合并落地到具體場景,加速 AI 滲透到社會各角度,使能行業發展的關鍵,也是 AIoT 智聯網規模發展的支點。其中,新出現的 AI 嵌入式芯片將 FPGA 發揮了主導作用。

AI 爆發之前,嵌入式芯片在物聯網領域早已廣泛應用,用于傳感與智能硬件,通常采用 CPU 進行計算, CPU 特點兼顧計算和控制, 70% 晶體管用來構建 Cache 還有一部分控制單元,芯片設計用來處理復雜邏輯和提高指令的執行效率, CPU 計算通用性強,適用于處理計算復雜度高業務、串行數據處理,但計算性能一般。提升 CPU 性能需要增加 CPU 核數、提高 CPU 頻率,或者修改 CPU 架構增加計算單元 FMA(fusedmultiply-add) 個數實現,提升算力同時也帶來了高計算成本與能耗。

隨著 AI 快速發展應用,尤其是圖像處理數據量大,快速響應, CPU 不再是好的選擇。 GPU 芯片逐漸成為深度神經網絡 (DNN , DeepNeuralNetwork) 計算的主流。

國內的初創公司深鑒科技用 FPGA 搭建神經網絡深度學習方案 ( 深度壓縮技術、 FPGA 編輯器以及處理架構 ) ,在語音識別的場景,相同的處理量 FPGA 方案性能比 GPU 高 3 倍,功耗降低 3.5 倍。 FPGA 功耗如上表 1 , FPGA 功耗近 CPU 的, CPU 的。

在應用場景上, FPGA 的低功耗、高性能非常適合無源的物聯網應用與具體產品,比如深圳初創公司零度智控推出的無人機產品,采用基于 FPGA 神經網絡機器學習技術,能夠實現物體以及行人的檢測和實時跟蹤拍攝、手勢識別、人臉識別、安防監控等功能。

可以說, FPGA 芯片技術出現,在提升運算效率的同時,降低了功耗,增加了特定場景應用的適用性。 FPGA 芯片為推動 AIOT 落地社會各個角度,使能行業發展,推動企業邁向物聯化、智能化,為經濟發展新動能提供了支點。


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