英飞凌技术公司直观传感技术的介绍、特性、及应用

元器件信息   2024-07-22 11:47   175   0  

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英飞凌科技的直观传感技术使用户能够与各种智能设备进行简单、轻松的交互。直观传感技术旨在弥合现实世界和数字世界之间的差距,使生活更轻松、更安全、更环保、更高效。传感器技术的核心价值在于通过人与传感设备之间无缝、自然的交互,让客户的生活更加便捷,让用户自由地专注于生活中重要的事情。

英飞凌XENSIV 传感器和REAL3 飞行时间传感器使智能设备和机器人能够看到、听到、感觉到并直观地“理解”周围环境。传感功能使人类能够更自然、更无缝地与智能设备互动。这些直观的传感创新慢慢模糊了人类和智能设备之间的界限。凭借行业领先的技术,精密传感器非常适合汽车、工业和消费市场的各种客户应用。


应用程序

  • 智能建筑

  • 智能家居

  • 聪明的人

  • 照明

  • 穿戴

  • 智能设备,如冰箱,智能手机,报警系统,以及用于任何类型的家庭/消费者应用的灯光控制

组件

  • XENSIV压力传感器可以通过测量气压和温度来感知“物体”,从而准确检测高度和气流。

    • 外形尺寸小,便于系统集成

    • 在较宽的温度范围内具有高精度和相对精度

    • 通过串行I(2)C/SPI接口快速读出速度

    • 低功耗确保更长的电池寿命

    • FIFO缓冲区,可以存储最后32倍的测量值

  • XENSIV雷达传感器通过感知距离、速度、运动方向和亚毫米运动,使“物体”能够被看到。提供FMCW和多普勒雷达传感器支持24GHz, 60GHz和77/79GHz。

    • 方向,接近和速度检测

    • 分割和跟踪功能

    • 目标定位

    • 通过非导电材料进行检测

    • 产品设计灵活性

    • 匿名的感觉

    • 在雨、雪、雾、尘等恶劣环境下保持运行。

    • 雷达足够灵敏,可以捕捉到呼吸和心跳,可以感知存在和重要功能

    • 雷达性能参数可调,适应不同的应用要求

  • XENSIV环境传感器通过检测室内和室外空气质量监测的气体浓度,让“东西”闻到气味。XENSIV PAS CO(2)集成(在PCB上)光声(PAS)换能器,包括检测器,红外源和光学滤波器;一个用于信号处理和算法的微控制器;以及驱动红外光源的MOSFET芯片。

    • 非常小的外形尺寸(14毫米x 13.8毫米x 7.5毫米)

    • 在ppm级别(±30ppm±3%的读数)的准确和强大的性能

    • SMD包装以磁带和卷轴的形式交付

    • 先进的补偿和自校准算法

    • 各种配置选项(例如采样率,基线校准)和接口(UART, I(2)C, PWM)

    • 高质量的数据和符合智能建筑标准

    • 即插即用快速设计到市场

  • XENSIV MEMS麦克风为音频和语音控制设备提供“智能耳朵”,使通信更加自然和直观。

    • 低噪音捕捉最微弱的声音

    • 实现一流的透明听力和主动降噪功能

    • 低信号失真,即使在高声压级

    • 处理高信号峰值,实现可靠的ANC性能

    • 集成的入口保护和射频抑制滤波器确保在具有挑战性的环境中保持稳定的性能

    • 可选择的电源模式,持久的电池寿命

    • 具有更好的可制造性和低组延迟的性能,适用于多麦克风应用

    • 高质量标准和100%的生产测试覆盖率

  • REAL3 ToF 3D图像传感器可以实时创建物体、房间和人的3D地图。这些单芯片成像仪在阳光下健壮,高度可扩展,并且可以集成到广泛的消费,汽车和工业应用中。

    • 整体报价包括深度算法和批量生产设置

    • 在所有环境条件下都具有强大的性能

    • 使设计小型化

    • 优化BoM和零件计数

    • 加速投放市场的时间


资源

  • XENSIV压力传感器

    • 选择合适的压力传感器

    • 气压传感器和用例

  • XENSIV PAS CO(2)传感器

    • XENSIV PAS CO的注册图描述(2)

    • XENSIV PAS CO编程指南(2)

    • XENSIV PAS CO的自动基线偏移校正及强制补偿特性(2)

    • XENSIV PAS CO(2)适用于低功耗应用

    • XENSIV PAS CO的设计指南(2)

    • 推荐的XENSIV PAS CO(2)传感器性能评估方法

  • XENSIV MEMS麦克风

    • 高信噪比麦克风在语音用户界面中的价值

    • 降噪耳机中的英飞凌麦克风

  • REAL3飞行时间传感器

    • 如何在您的应用程序中使用REAL3飞行时间

    • 支持ADAS的舱内传感

    • 使用混合ToF实现下一代更智能的自主导航机器人


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