深圳市惠新晨电子有限公司

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供应24V三通道RGB三路调光无频闪线性降压恒流芯片X30
供应24V三通道RGB三路调光无频闪线性降压恒流芯片X30
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供应24V三通道RGB三路调光无频闪线性降压恒流芯片X30

型号/规格:

X30

品牌/商标:

惠新晨电子

封装:

ESOP-8

类型:

降压恒流

产品信息


惠新晨电子备货实力强,可以做月结,是值得信赖合作的实力供应商

惠新晨电子的宗旨是品质放在位,在高标准封装厂代工,质量,价格第二

惠新晨电子的团队,为您提供周到完善的售前服务及售后服务,让您无任何后顾之忧

我们的优势:厂家直销,价格优势,货源充足,品质保证

因为专注,所以

 

X30概述:

X30 是一款外围电路简洁低成本高性能的三通道线性降压LED恒流驱动器,适用于5-46V输入电压范围的LED 恒流照明领域。

X30 PWM 端口支持高辉调光,能够响应60ns 小脉宽的PWM 调光信号。

X30采用我司算法,为客户提供优质的解决方案, 大限度发挥灯具优势,以实现景观舞台灯高辉的调光效果,65535256*256)级高辉调光。X30 PWM 端口为高电平时,芯片正常工作。为低电平时,芯片输出关闭。芯片采用线性恒流控制算法,只需两颗电阻与一颗电容,就能实现LED 恒流,且保证输出电流恒流精度≤±3%,通道之间电流偏差≤±1%;外围电路简洁,系统稳定可靠。

X30的三路输出电流都通过REXT 端口电阻来设定,电流能到350mA。而且,每一路电流能够独立进行PWM 高辉调光,实现65536:1 调光比。PWM 端口默认上拉,内部自带100uA 上拉能力

 

X30特点:

RGB调光无频闪/PWM调光无频闪

支持高辉调光,65536:1 调光比

输入电压范围:5-46V

三路分别独立恒流输出

每一路电流可高达350mA

每一路独立PWM 调光

输出电流20~350mA

内置5V 稳压管

恒流精度≤3%

过温降电流降功率保护

易过EMI

抗干扰能力强

调光一致性好

封装:ESOP8

应用领域:

景观亮化LED 照明

DMX512 芯片外扩流应用

高端汽车车灯LED 照明

低压商业LED 照明

游戏机LED灯、儿童车灯、广告牌等

X30应用说明:

X30 是一款外围电路简单的多功能平均电流型LED 恒流驱动器,适用于5-46V 电压范围的低压线性恒流LED 驱动领域。X30 采用了LDO 线性恒流控制,外围不需要传统开关电源的电感和续流二极管,输出电流精度在±3%以内;外围电路更加简洁可靠。

 

注:

惠新晨电子另外几款支持高灰度65536调光比的非线性恒流的DC-DC降压恒流共阳极调光无频闪驱动芯片选型:





深圳市惠新晨电子有限公司专注高性能高品质高性价比LED照明DC-DC宽电压输入降压恒流电源管理芯片市场,对LED照明市场有着深入的了解及丰富的经验,专注电源行业 过10年,实力厂家,硬件设施齐全,工程资源充足,提供强大的技术铺助,协助Lay板,调试直至产品可以大批量量产,以及帮忙过,提供样品、方案开发

 

AI IOT 两者形成一种奇妙的化学反应,创造出更多科技创新应用,简单的 IoT “互联”上升到 AIoT “智联”程度,在可预见的未来, AIOT 必将改变现有物联网发展格局,颠覆既有市场形态、产品形式,服务模式,开启全新的社会生产生活,形成经济发展新动能,推动新经济发展,进一步改善生活体验。

经历 IoT AI 的蓬勃发展, 2018 年之后的 AIoT 趋势将更加快速的到来。比如在 2018CES 展上,出尽风头的日产汽车研发的“脑控车 (Brain-to-Vehicle

,简称 B2V) ”技术,将驾驶者的反应更加快速地传达给车辆,使车辆根据驾驶情况的变化不断做出相应的调整。

Google 的智能语音助理 GoogleAssistant 整合进来 4 亿台物联设备,不仅控制各类智能家居设备,比如插座、电风扇、电灯、时钟收音机等,还将内置 Google 车载系统 AndroidAuto ,开启智能操控新时代等等。

AIoT 赋能未来生活将无处不在。

AI 芯片成突破支点

AI 突破性发展需要技术基础,也就是三驾马车,分别是算法 (Algorithms) 、大数据 (BigData) 、运算能力 (ComputePower) 。近年来, AI 的三驾马车已经取得长足发展。

算法 (Algorithms) 变革与突破

从过去的神经网络开始,一直到近年的深度学习 (DeepLearning) ,尤其是多层神经网络技术飞速发展,算法进步让看似不可能的运算带入认知、拟人的学习推理领域。

早在 2015 年,微软 ResNet 系统采用 152 层的神经网络架构,让计算机对影像进行辨识并对物体开展检测,错误率降低到 3.5% ,正式 越人类的 5.1% 水平;吴恩达先后在谷歌 x 实验室采用了参数多达 17 亿个的神经网络,在斯坦福大学做了更大的神经网络,采用参数多达 112 亿个神经网络。

人工神经元正在步步逼近人脑神经元,多层架构深度神经网络算法引起一阵风潮,复杂 AI 的算法正在迈入 越人类认知水平的时代。