XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemI2C
AI-deck 单色相机模块数据表 - Rev 1
超低功耗图像传感器，专为始终开启的视觉设备和应用而设计 高灵敏度 3.6μ BrightSense(TM) 像素技术 324 x 324 有效像素分辨率，支持 QVGA 窗口、垂直翻转和水平镜像读取 30FPS 时 <1.1mW QQVGA 分辨率，30FPS 时 < 2mW QVGA 分辨率 可编程黑电平校准目标、帧大小、帧速率、曝光、模拟增益（高达 8 倍）和数字增益（高达 4 倍） 自动曝光和增益控制环路，支持 50Hz / 60Hz 闪烁避免 灵活的 1 位、4 位和 8 位视频数据接口，具有视频帧和行同步 具有可编程 ROI 和检测阈值的运动检测电路，具有可用作中断的数字输出 片上自振荡器 用于寄存器访问的 I2C 2 线串行接口 CSP 和裸片传感器封装选项 高 CRA，适用于小型模块设计
基于电缆的电容器
• A121 60 GHz Pulsed Coherent Radar (PCR) with integrated baseband, RF front-end and Antenna in Package (AiP) • 32-bit ARM ® Cortex ® M4 MCU (STM32L431CBY6), 80 MHz clk speed, 128kB Flash, 64 kB RAM • Small 18.6x15 mm form factor, optimized for maximum antenna gain • 1.8 V模拟和数字电源•1.8 V或3.3 V IO接口电源•工作温度-40°至85°C•外部I/F支撑UART，I2C，GPIO，GPIO，重置，重置•SW/JTAG•SW/JTAG用于SW闪光灯和调试•可以在塑料或玻璃辐射的后面集成，而无需进行物理弹出。有关更多信息，请参见硬件和物理集成指南[6]。•陆地网格阵列（LGA）焊接板•在密封的卷轴中可用于自动组装•SWD编程的PCB测试点
双倍数据速率 (DDR) 内存设备
首字母缩略词 定义 政府 GPU 图形处理单元 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心 GSN 目标结构化表示法 GTH/GTY 收发器类型 HALT 高加速寿命试验 HAST 高加速压力试验 HBM 高带宽存储器 HDIO 高密度数字输入/输出 HDR 高动态范围 HiREV 高可靠性虚拟电子中心 HMC 混合存储立方体 HP 实验室 惠普实验室 HPIO 高性能输入/输出 HPS 高压钠 HUPTI 汉普顿大学质子治疗研究所 I/F 接口 I/O 输入/输出 I2C 集成电路间 i2MOS Microsemi 第二代抗辐射 MOSFET IC 集成电路 IC 集成电路 I-Cache 独立缓存 IUCF 印第安纳大学回旋加速器设施 JFAC 联合联邦保证中心 JPEG 联合图像专家组
低功耗车内参考设计
此设计旨在为客户提供具有成本优化物料清单的即用型小型毫米波车内雷达传感器。在此设计中，由 PMIC 导轨（3.3V、1.8V 和 1.2V）供电的 AWRL6432 设备无需多个 DC-DC 转换器，并使设计具有极小的外形尺寸。为此板设计的天线能够提供 120°（方位角）× 120°（仰角）视场、3.5GHz 带宽和 6 至 7dBi 峰值增益，并采用高性能 Rogers ® RO3003 ® 材料。此参考设计还采用了 TI 的低成本、小型、低功耗 Derby PMIC 和 CAN PHY。板载连接器（J1、J2 和 J3）引出各种通信外设（UART、RS232、SPI、CAN、LIN、JTAG、I2C、GPIO）、SOP、PWR 和 GND，包括一个专用的 10 针连接器 (J1)，用于直接连接 LP-XDS110，从而简化了电路板的操作。设计中使用的板载连接器间距为 1.27 毫米，这也有助于减小电路板的整体尺寸。
Adafruit HUZZAH32-ESP32 Feather
240 MHz 双核 Tensilica LX6 微控制器，具有 600 DMIPS 集成 520 KB SRAM 集成 802.11b/g/n HT40 Wi-Fi 收发器、基带、堆栈和 LWIP 集成双模蓝牙（经典和 BLE） 4 MByte 闪存 板载 PCB 天线 超低噪声模拟放大器 霍尔传感器 10x 电容式触摸接口 32 kHz 晶体振荡器 3 x UART（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置两个，一个 UART 用于引导加载/调试） 3 x SPI（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 2 x I2C（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 12 x ADC 输入通道 2 x I2S 音频 2 x DAC 每个 GPIO 引脚上可用的 PWM/定时器输入/输出 带有 32 kB TRAX 缓冲区的 OpenOCD 调试接口 SDIO主/辅 50 MHz SD 卡接口支持
CW2015中国房车锦标赛
CW2015 是一款超紧凑、低功耗、系统端或电池组端、无传感电阻的电量计系统 IC，适用于手持和便携式设备中的锂离子 (Li+) 电池。CW2015 跟踪 Li+ 电池的运行状况，并使用最先进的算法报告不同电池化学系统（LiCoOx、聚合物锂离子、LiMnOx 等）的相对充电状态 (SOC)。CW2015 包括一个 14 位 Sigma-Delta ADC、一个精密电压基准和内置精确温度传感器。该 IC 允许最终用户省去占用大面积电路板的昂贵传感电阻。如果电池 SOC 水平达到预编程阈值，IC 还会发出警报信号。快速启动功能可以对电池的 SOC 进行初步估计，这也使 IC 可以位于系统端或电池组端，为系统制造商提供电池组选择的灵活性。 CW2015 使用 2 线 I2C 兼容串行接口，可在标准模式（100kHz）或快速模式（400kHz）下运行。
CW2017
CW2017 是一款超紧凑、系统侧或电池组侧、无感测电阻的电量计 IC，适用于手持和便携式设备中的锂离子 (Li+) 电池。CW2017 跟踪 Li+ 电池的运行条件并执行最先进的算法来计算不同电池化学系统（LiCoOx、聚合物锂离子、LiMnOx 等）的相对充电状态 (SOC)。CW2017 包括一个 14 位 Sigma-Delta ADC、一个精密电压基准和内置 NTC 偏置电路。该 IC 允许用户省去通常占用很大 PCB 面积的昂贵电流感测电阻。如果电池 SOC 水平或芯片测量或主机报告的温度达到预编程阈值，IC 会发出中断警报信号。CW2017 集成了 ID 电阻感测功能。它也可以用作备用感测端口。 CW2017 使用 2 线 I2C 兼容串行接口，该接口可在标准 (100kHz) 模式或快速 (400kHz) 模式下运行。
CW2017
CW2017 是一款超紧凑、系统侧或电池组侧、无感测电阻的电量计 IC，适用于手持和便携式设备中的锂离子 (Li+) 电池。CW2017 跟踪 Li+ 电池的运行条件并执行最先进的算法来计算不同电池化学系统（LiCoOx、聚合物锂离子、LiMnOx 等）的相对充电状态 (SOC)。CW2017 包括一个 14 位 Sigma-Delta ADC、一个精密电压基准和内置 NTC 偏置电路。该 IC 允许用户省去通常占用很大 PCB 面积的昂贵电流感测电阻。如果电池 SOC 水平或芯片测量或主机报告的温度达到预编程阈值，IC 会发出中断警报信号。CW2017 集成了 ID 电阻感测功能。它也可以用作备用感测端口。 CW2017 使用 2 线 I2C 兼容串行接口，该接口可在标准 (100kHz) 模式或快速 (400kHz) 模式下运行。
TPA5050 - 德州仪器
• 高清电视唇形同步延迟 • 数字音频格式：16-24 位 I2S，右对齐、左对齐 • 平板电视唇形同步延迟 • 家庭影院后声道效果 • I2C 总线控制 • 无线扬声器前置声道 • 单串行输入端口同步 • 延迟时间：170 ms/ch @ fs = 48 kHz • 延迟分辨率：一个样本 • 加电时或加电后清除延迟内存 TPA5050 接受单个串行音频输入，并在单个串行输出上输出延迟的音频数据。一个器件允许高达 170 ms/ch (fs = 48 kHz) 的延迟，以将音频流与具有复杂视频控制处理算法的系统中的视频流同步。如果需要更多延迟，可以将器件串联连接。fs = 32 kHz–192 kHz • 无需外部晶体或振荡器 – 所有内部时钟均由音频时钟生成 • 表面贴装 4mm × 4mm、16 引脚 QFN 封装
为虚拟现实应用构建自定义实时传感器
在虚拟现实 (VR) 中，实时运动跟踪对于虚拟场景和现实世界之间的同步至关重要。然而，由于特定设备的可用性有限，并且现有跟踪设备的成本通常很高，这可能会阻止更多人有机会使用 VR 技术。在本论文中，我探讨了将特定传感器配置连接到 VR 应用程序的过程，以便能够根据特定应用程序定制运动传感器，而不必依赖通常不符合应用程序需求的解决方案。MPU-6050 传感器非常精确，因为它每个通道都包含 16 位模拟到数字转换硬件。因此，它可以同时捕获 x、y 和 z 通道。传感器使用 I2C 总线与 Arduino 接口。Arduino Ethernet Shield 利用 UDP 通信协议为我们提供了一种方便的方式来实现 Arduino 与任何所需软件应用程序之间的交互。最后，进行了三个实验来演示虚拟环境下实时仿真的应用，结果表明这项工作可以为 VR 应用提供实时准确的运动跟踪。