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漏源导通电阻x栅极开关电荷的值适应任何传感器或接口

发布时间:2021/7/13 22:17:45 访问次数:238

10款适用于工业设备开关电源的新一代80V N沟道功率MOSFET“U-MOSⅩ-H系列”产品。

共提供三种类型的封装: TK2R4E08QM、TK3R3E08QM、 TK5R3E08QM 和 TK7R0E08QM采用双列直插式封装TO-220.

这降低了漏源导通电阻x栅极开关电荷的值(开关应用的品质因数)。

TK2R4A08QM、 TK3R2A08QM、 TK5R1A08QM 和 TK6R8A08QM采用绝缘型直插式封装TO-220SIS;以及TK5R1P08QM 和 TK6R9P08QM采用贴片式封装DPAK。

制造商: ON Semiconductor

产品种类: MOSFET

技术: Si

安装风格: SMD/SMT

封装 / 箱体: ATPAK-3

晶体管极性: P-Channel

通道数量: 1 Channel

Vds-漏源极击穿电压: 100 V

Id-连续漏极电流: 28 A

Rds On-漏源导通电阻: 75 mOhms

Vgs - 栅极-源极电压: - 20 V, + 20 V

Vgs th-栅源极阈值电压: 3.5 V

Qg-栅极电荷: 73 nC

最小工作温度: - 55 C

最大工作温度: + 150 C

Pd-功率耗散: 70 W

通道模式: Enhancement

封装: Reel

配置: Single

系列: ATP301

晶体管类型: 1 P-Channel

商标: ON Semiconductor

下降时间: 190 ns

产品类型: MOSFET

上升时间: 130 ns

工厂包装数量: 3000

子类别: MOSFETs

典型关闭延迟时间: 330 ns

典型接通延迟时间: 32 ns

单位重量: 4 g

SOM 还具备  4GB DDR4 内存和 245 个 IO,使其可以适应几乎任何传感器或接口。

与基于 GPU 的 SOM 相比,凭借 1.4 TOPS 的 AI 算力,Kria K26 SOM 使开发者可以创建能以更低时延和功耗提供3倍以上性能的视觉AI 应用。

交钥匙应用免除了所有FPGA硬件设计工作,只需软件开发者集成其定制 AI 模型、应用代码,并使用熟悉的设计环境,如 TensorFlow、Pytorch 或 Caffe 框架,以及 C、C++、OpenCL™ 和 Python 编程语言,通过 Vitis™ 统一软件开发平台和库对视觉处理流进行选择性修改。

(素材来源:eccn和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢)

10款适用于工业设备开关电源的新一代80V N沟道功率MOSFET“U-MOSⅩ-H系列”产品。

共提供三种类型的封装: TK2R4E08QM、TK3R3E08QM、 TK5R3E08QM 和 TK7R0E08QM采用双列直插式封装TO-220.

这降低了漏源导通电阻x栅极开关电荷的值(开关应用的品质因数)。

TK2R4A08QM、 TK3R2A08QM、 TK5R1A08QM 和 TK6R8A08QM采用绝缘型直插式封装TO-220SIS;以及TK5R1P08QM 和 TK6R9P08QM采用贴片式封装DPAK。

制造商: ON Semiconductor

产品种类: MOSFET

技术: Si

安装风格: SMD/SMT

封装 / 箱体: ATPAK-3

晶体管极性: P-Channel

通道数量: 1 Channel

Vds-漏源极击穿电压: 100 V

Id-连续漏极电流: 28 A

Rds On-漏源导通电阻: 75 mOhms

Vgs - 栅极-源极电压: - 20 V, + 20 V

Vgs th-栅源极阈值电压: 3.5 V

Qg-栅极电荷: 73 nC

最小工作温度: - 55 C

最大工作温度: + 150 C

Pd-功率耗散: 70 W

通道模式: Enhancement

封装: Reel

配置: Single

系列: ATP301

晶体管类型: 1 P-Channel

商标: ON Semiconductor

下降时间: 190 ns

产品类型: MOSFET

上升时间: 130 ns

工厂包装数量: 3000

子类别: MOSFETs

典型关闭延迟时间: 330 ns

典型接通延迟时间: 32 ns

单位重量: 4 g

SOM 还具备  4GB DDR4 内存和 245 个 IO,使其可以适应几乎任何传感器或接口。

与基于 GPU 的 SOM 相比,凭借 1.4 TOPS 的 AI 算力,Kria K26 SOM 使开发者可以创建能以更低时延和功耗提供3倍以上性能的视觉AI 应用。

交钥匙应用免除了所有FPGA硬件设计工作,只需软件开发者集成其定制 AI 模型、应用代码,并使用熟悉的设计环境,如 TensorFlow、Pytorch 或 Caffe 框架,以及 C、C++、OpenCL™ 和 Python 编程语言,通过 Vitis™ 统一软件开发平台和库对视觉处理流进行选择性修改。

(素材来源:eccn和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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