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MBI6024GP

发布时间:2018/5/23 11:16:00 访问次数:277 发布企业:深圳市哲瀚电子科技有限公司

MBI6024是一款为LED灯条设计的3x4通道、恒流、内建PWM的LED驱动器。MBI6024提供每通道3mA 至45mA范围的恒流,且每组输出通道可透过三个外部电阻调整电流。MBI6024可支持3.3V与5V的电源系统并且每个输出通道可耐压至17V。 藉由Scrambled-PWM (S-PWM) 的技术,MBI6024可加强脉宽调变的功能,将导通的时间分散成数个较短的导通时间,进而增加了视觉的更新率。此外,灰阶時脈GCLK可藉由内部的震荡器或外部時脈来源产生。MBI6024提供两种可选的灰阶模式,包括16位与10位灰阶模式。其中,16位灰阶模式可提供每个LED高达65,536灰阶的丰富颜色变化,搭配8位的点校正模式,可进行256阶的点校正补偿色彩亮度。另外,10位灰阶模式可达到1,024灰阶表现,搭配6位点校正模式,可进行64阶的点校正。 MBI6024仅需要二线传输,可简化像素间连结的系统设计。为了增强讯号传输质量,MBI6024提供输出時脈讯号反相设计,让通过每颗驱动器后的時脈波形反相,可避免长距离传输時脈讯号受到扭曲。MBI6024在PWM数据同步时提供可弹性选择的自动与手动模式。手动模式可提升驱动器间影像间的同步,而自动模式可特别在使用内部震荡器时,达到精准的灰阶表现。


特点:
z 专为LED灯条设计之3x4通道恒流LED驱动器
z 恒流范围3~45mA
z RGB电流分别由一个外挂电阻设定;RGB各4个输出通道
z 输出通道耐压 17V
z 操作电压 3~5.5V
z内建16位脉宽调变控制器 (PWM Generator)
- 内部震荡器或外部時脈计数产生灰阶時脈
- S-PWM专利技术
z 两种可选择的的灰阶模式可在影像质量与传输频宽取得适当平衡
- 16位灰阶模式 (可选择搭配8位点校正)
- 10位灰阶模式 (可选择搭配6位点校正)
z 可靠的数据传输接口
- 菊环链 (Daisy-chain)数据传输架构
- 二线传输接口
- 输出󰮴󰱧讯号反相 (Phase-Inversed Output Clock)
- 内置长距离传输的缓冲器
z 可选择的操作模式
- 自动同步模式
- 手动同步模式
z RoHS无铅环保包装
应用:
z LED 灯条
z LED 窗帘灯

z LED󰊳建筑物装饰照明

莱迪思半导体公司今日推出Lattice sensAI,一种结合模块化硬件套件、神经网络IP核、软件工具、参考设计和定制化设计服务的完整技术集合,旨在将机器学习推理加快大众市场IoT应用。Lattice sensAI提供经优化的解决方案,具有超低功耗(低于1mW-1W)、封装尺寸小(5.5-100 mm2)、接口灵活(MIPI? CSI-2、LVDS、GigE等)和批量价格低(约1-10美元)等优势,可加速实现更接近数据源的网络边缘计算。

莱迪思半导体公司产品和市场总监Deepak Boppana表示:“Lattice sensAI首次全面解决了对灵活、低成本、超低功耗的AI半导体解决方案的需求,这些方案可快速部署至各类新兴市场和大众市场IoT应用。通过提供结合了灵活、超低功耗FPGA硬件和软件解决方案、功能全面的机器学习推理技术,Lattice sensAI将加速网络边缘设备上传感器数据处理和分析的集成。这些新的网络边缘计算解决方案依托我们在FPGA边缘互连领域的领导地位,可在大批量物联网应用中实现灵活的传感器接口桥接和数据聚合,包括智能音响、监控摄像头、工业机器人和无人机等。”

国际数据公司(IDC)半导体研究部总监Michael Palma表示:“正如在消费物联网领域所见,随着传感器数量和种类激增,需要部署更多的计算资源用于实时数据处理,网络边缘也因此变得愈加智能。而AI的出现则加速了这一趋势。能够实现这种本地传感器数据处理的低功耗、小体积、低成本的半导体解决方案对于AI在各类大众市场的网络边缘应用至关重要。”

随着业界继续采用机器学习技术,延迟、隐私和网络带宽限制越来越多地将计算处理推向网络边缘设备。IHS Markit预计从2018年到2025年,网络边缘将有400亿IoT设备,且在未来5-10年内,诸如IoT、基于人工智能的网络边缘计算和云分析等变革性技术的融合将颠覆所有行业,并培育新的商业机会。* Semico Research预测,在未来五年内,使用人工智能的网络边缘设备数量将以110%的复合年增长率爆发式增长。**

适用于解决网络边缘的计算问题,Lattice sensAI包括:

?模块化硬件平台—— 基于ECP5?器件的视频接口平台(VIP),包括屡获殊荣的嵌入式视觉开发套件和基于iCE40 UltraPlus?器件的移动开发平台(MDP)

?IP核——卷积神经网络(CNN)加速器和二值神经网络(BNN)加速器

?软件工具——从Caffe/TensorFlow到FPGA的神经网络编译器工具、Lattice Radiant?设计软件和Lattice Diamond?设计软件

?参考设计——人脸检测、关键词检测、对象计数、面部跟踪和速度标志牌检测

?设计服务——设计服务合作伙伴的生态系统为大众市场应用提供定制解决方案,包括智能家居、智慧城市和智能工厂


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