深圳市惠新晨电子有限公司

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供应LED护栏管三路RGB调光线性恒流芯片X30
供应LED护栏管三路RGB调光线性恒流芯片X30
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供应LED护栏管三路RGB调光线性恒流芯片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


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 10年,实力厂家,硬件设施齐全,工程资源充足,提供强大的技术支持,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、方案开发以及技术支持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



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  佳解决方案, 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 大能到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 高可达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、广告招牌、珠宝装饰照明、背光源、软灯条等

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。

惠新晨电子X30完全替代SM15133SM15633 SM1501SM15122SSM15102SSM15103ESM15133ESM15105NSM15633ESM15106T,脚位一样,PINPIN完全兼容替代,无需改动任何元器件,调光效果更好,价格优,性价比更高,欢迎申请样品测试,提供DEMO测试及技术支持

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:






随着更多图像、视频和语音、物联网等非结构数据涌现,数据量继续急剧增长, AI 算法加速创新,不断加深神经网络层次,参数数量不断增多,模型算法复杂度持续提高,必然对计算带宽、内存带宽和存储要求越来越高,能耗成为很大问题。

更重要的是 GPU 内部架构通用,很难针对某个领域进行特殊优化,日新月异的物联、传感与 AI 行业应用要求芯片能够处理新类型的计算任务;在 GPU 之外如果没有新的嵌入式芯片选择, AI 无法随着 IoT 大规模落地到具体应用场景,无法与实体经济,生产生活紧密结合。

不同于 GPU 的运行原理, FPGA

是以门电路直接进行运算,硬件描述语言在执行时会被翻译成电路,也就是 FPGA 不采用指令和软件,是软硬件合一的器件。对 FPGA 进行编程仅仅使用硬件描述语言即可,硬件描述语言描述的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。所以 FPGA 实际上直接用晶体管电路实现用户的算法,没有通过指令系统的翻译。

在运算速度上, FPGA 由于算法是定制的,所以没有 CPU GPU 的取指令和指令译码过程,数据流直接根据定制的算法进行固定操作,计算单元在每个时钟周期上都可以执行,所以可以充分发挥浮点计算能力,计算效率高于 CPU GPU ,具有很大优势。

在功耗上,由于 FPGA 低延迟、低功耗的特性,近年来,微软、百度等公司在自家的数据中心里大量部署 FPGA ,百度在线上服务使用的 FPGA 版百度大脑,在同样的性能下,其功耗是天河二号超级计算机的十分之一。

国内的初创公司深鉴科技用 FPGA 搭建神经网络深度学习方案 ( 深度压缩技术、 FPGA 专用编辑器以及专用处理架构 ) ,在语音识别的场景,相同的处理量 FPGA 方案性能比 GPU 3 倍,功耗降低 3.5 倍。 FPGA 功耗如上表 1 FPGA功耗近 CPU 的, CPU 的。

在应用场景上, FPGA 的低功耗、高性能很适合无源的物联网应用与具体产品,比如深圳初创公司零度智控推出的无人机产品,采用基于 FPGA 神经网络机器学习技术,能够实现物体以及行人的检测和实时跟踪拍摄、手势识别、人脸识别、安防监控等功能。

可以说, FPGA 芯片技术出现,在提升运算效率的同时,降低了功耗,增加了特定场景应用的适用性。 FPGA 芯片为推动 AIOT 落地社会各个角度,使能行业发展,推动企业迈向物联化、智能化,为经济发展新动能提供了支点。