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LT8330开关稳压器的GND和SW引脚负电源电压

发布时间:2020/12/12 23:48:58 访问次数:2247

关键回路由外部二极管D、耦合电容C,以及LT8330开关稳压器IC中的GND和SW引脚之间的内部连接构成。热回路应尽量短小和紧凑。

LT8330的电路,它在Ćuk拓扑中可以当做稳压器。一个重要的特性就是FBX引脚,这是一种特殊的FB引脚,可以处理负电源电压(根据Ćuk拓扑的要求)和正电源电压。如果LT8330用于升压或SEPIC拓扑中,则需要具备正反馈引脚极性。

稳压器输入端和输出端的电感会影响稳压器产生的传导发射量。如果采用包含非常紧凑的热回路的优化板布局,则可以实现极低噪声的解决方案。这些特性使得Ćuk稳压器非常适合用于产生低噪声和负电源电压。

制造商: Texas Instruments

产品种类: 低压差稳压器

RoHS: 详细信息

安装风格: SMD/SMT

封装 / 箱体: WSON-8

输出电流: 800 mA

输出端数量: 1 Output

极性: Positive

最大输入电压: 15 V

最小输入电压: 2.7 V

输出类型: Fixed

最小工作温度: - 40 C

最大工作温度: + 125 C

回动电压: 1.2 V

系列: TLV1117

封装: Cut Tape

封装: MouseReel

封装: Reel

高度: 0.67 mm

长度: 4 mm

工作温度范围: - 40 C to + 125 C

宽度: 4 mm

商标: Texas Instruments

回动电压—最大值: 1.3 V at 100 mA

Ib - 输入偏流: 5 mA

线路调整率: 0.04 %

负载调节: 0.2 %

湿度敏感性: Yes

工作电源电流: 80 uA

产品类型: LDO Voltage Regulators

参考电压: 1.262 V

工厂包装数量: 1000

子类别: PMIC - Power Management ICs

单位重量: 11 mg

OpenCV 进行场景分割以将 Hololens 的用户导航到适当位置时的延迟。HoloLens 以 30 fps 的速度流传输视频,并在边缘计算服务器中以 3.33 GHz 的频率在配备 15GB RAM 的 Intel i7 CPU 上处理图像。将数据流传输到边缘计算服务器需要 4.9 ms,处理 OpenCV 图像额外花费了 37 ms

边缘计算降低延迟的明显优势。虽然该案例研究显示了边缘计算在降低延迟方面的显著优势,但是有太多新技术可以在将来更好地实现低延迟。5G 概述了当今延迟少于 1ms 的用例,而 6G 已经在讨论将其降低到 10 微秒 (μs) 的问题。


(素材来源:ttic和chinaaet.如涉版权请联系删除。特别感谢)

关键回路由外部二极管D、耦合电容C,以及LT8330开关稳压器IC中的GND和SW引脚之间的内部连接构成。热回路应尽量短小和紧凑。

LT8330的电路,它在Ćuk拓扑中可以当做稳压器。一个重要的特性就是FBX引脚,这是一种特殊的FB引脚,可以处理负电源电压(根据Ćuk拓扑的要求)和正电源电压。如果LT8330用于升压或SEPIC拓扑中,则需要具备正反馈引脚极性。

稳压器输入端和输出端的电感会影响稳压器产生的传导发射量。如果采用包含非常紧凑的热回路的优化板布局,则可以实现极低噪声的解决方案。这些特性使得Ćuk稳压器非常适合用于产生低噪声和负电源电压。

制造商: Texas Instruments

产品种类: 低压差稳压器

RoHS: 详细信息

安装风格: SMD/SMT

封装 / 箱体: WSON-8

输出电流: 800 mA

输出端数量: 1 Output

极性: Positive

最大输入电压: 15 V

最小输入电压: 2.7 V

输出类型: Fixed

最小工作温度: - 40 C

最大工作温度: + 125 C

回动电压: 1.2 V

系列: TLV1117

封装: Cut Tape

封装: MouseReel

封装: Reel

高度: 0.67 mm

长度: 4 mm

工作温度范围: - 40 C to + 125 C

宽度: 4 mm

商标: Texas Instruments

回动电压—最大值: 1.3 V at 100 mA

Ib - 输入偏流: 5 mA

线路调整率: 0.04 %

负载调节: 0.2 %

湿度敏感性: Yes

工作电源电流: 80 uA

产品类型: LDO Voltage Regulators

参考电压: 1.262 V

工厂包装数量: 1000

子类别: PMIC - Power Management ICs

单位重量: 11 mg

OpenCV 进行场景分割以将 Hololens 的用户导航到适当位置时的延迟。HoloLens 以 30 fps 的速度流传输视频,并在边缘计算服务器中以 3.33 GHz 的频率在配备 15GB RAM 的 Intel i7 CPU 上处理图像。将数据流传输到边缘计算服务器需要 4.9 ms,处理 OpenCV 图像额外花费了 37 ms

边缘计算降低延迟的明显优势。虽然该案例研究显示了边缘计算在降低延迟方面的显著优势,但是有太多新技术可以在将来更好地实现低延迟。5G 概述了当今延迟少于 1ms 的用例,而 6G 已经在讨论将其降低到 10 微秒 (μs) 的问题。


(素材来源:ttic和chinaaet.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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