Technical Articles

電力對現今的世界是不可或缺,從發電廠產生交流電力經由配電網到人們生活的區域,而生活中使用到各式各樣的電器,舉凡 : 電燈、冰箱、電腦...等等,不同的電器使用會有電壓與電流的不同應用、需求規格,需要Power Converter (電源轉換器)來調節出適當電壓跟電流才能讓電器穩定工作。 想像一下,電能如水流一般,而穩定的調節水溫與水量 讓每個裝置都能得到合適的能量補給,而隨之社會科技進步進而對於環保綠能、高速網路、電動車發展、對各種電能轉換的需求日新月異,Power Converter的效能需求也朝著更高效率轉換、主動狀態回報、節能管理、以及靈活調整性,多重組合的附加功能將會是未來的新設計方向。

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觸控感測器系統沒有傳統機械按鈕和開關中的活動零件,因此高度可靠,不太可能因磨損而故障。此外,這些系統能以防護材料完整封裝、能在嚴峻環境中運作。 除了具有可靠度之外,觸控感測器還可輕易順應不同的形狀,有助於工程師回應消費者的需求,在家電、汽車和其他主流產品上達到時尚典雅的設計。手指或手部接近特製的觸控表面時電容量會產生變化,電容式觸控感測器就會以此進行操作。觸控式感測器使用兩種方式偵測上述變化:自電容或互電容。

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馬達一般是指在接受電力能源後轉換為動力能源的電動機,也就是在磁場內經通電後將受力切換成旋轉動作,並藉此提供能量。在日常生活中如:家用產品如洗衣機、冰箱…等,而在工業產品,如:無人搬運機、機械手臂或是車用產品電動車、電動機車…等都不難發現馬達的身影。近幾年隨著科技發展,人們更是追求生活上的方便性、舒適性、安全性;因此在此需求下也使得馬達應用更為廣泛。若以輸入電源來做區別的話,馬達可大致分為兩類:直流馬達 (Direct Current Motor, DC Motor)與交流馬達( Alternating Current Motor, AC Motor)。

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Mpression品牌展示了Macnica集團公司提供全球客戶的解決方案和技術。 Mpression致力於研發FPGA, 處理器等關鍵技術,並提供IP, SW, HW等專業知識提供出色的解決方案,內文會跟大家介紹關於Mpression SLVS-EC Rx IP方案,請繼續閱讀內文。

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過去各種行動裝置如筆電手機都採用不同充電介面,導致市面上所有充電器皆無法跨品牌相容,造成裝置淘汰的浪費與環保問題,又因手持式裝置功能應用的多元化高速竄起,導致耗電相對提高不少,目前市場上常見的BC1.2(Battery Charging 1.2)與QC3 (Quick Charge 3)已無法滿足使用者,因此USB開發者論壇USB-IF(USB Implementers Forum),全力推廣高速充電的架構(USB PD)USB Power Delivery,透過USB Type-C介面做高速充電同時加入資料傳輸功能,涵蓋從手機行動裝置,外接儲存周邊筆電、AIO顯示器,讓所有充電,資料傳輸使用一條Type-C cable來完成。

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在BLDC馬達驅動控制的過程中,很常見的問題就是在deadtime範圍內沒有限制訊號輸出,造成變頻驅動器的上下臂同時導通,使得上下臂的 MOSFET 因短路而燒毀。Renesas RX系列的MCU中,有特別設計一組MTU硬體,是專門用來控制此類的應用,因此MTU將deadtime的保護直接設計一組硬體暫存器來避免「deadtime」的PWM訊號操作,名稱是TDDRA暫存器。如想知道更多歡迎繼續閱讀全文

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LED照明解決方案透過PoE供電,做通訊控制並利用安森美帶有VLC功能的LED驅動IC NCL310xx系列即可擁有帶有VLC功能的LED照明。附加上安森美基於BLE5.2的藍芽低功耗微處理器可讓系統達成雙向傳輸。可應用於商場,醫療院所等。如想知道更多關於VLC可見光通訊如何應用於LED照明請繼續閱讀內文。

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一般FPGA設計I/O Delay 都是基於時鐘的同步邏輯所設計,信號會被clock 重新編排,同步Delay的精度取決於時鐘的頻率。在某些測試應用領域需要產生Pico second等級的測試脈衝,同時要求有Pico second級的訊號Delay精度。

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處於現今資訊爆炸的時代,網路傳輸的速度愈來愈快,資料中心(Data center)、 5G、高效能運算(HPC) 、人工智慧(AI)、圖形處理器(GPU)等等的資料處理量與運算能力需求愈來愈高、愈來愈強,也由於半導體晶圓製程精進的緣故,核心晶片(CPU/GPU/ASIC/FPGA,簡稱xPU/ASIC) 之操作工作電壓會愈來愈低 (<1V),相對的電流也會愈來愈高 (>1000A)。

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在電池供應電源的產品設計過程,最常見的問題就是裝置上的電池可以使用多久,所以產品供電時間與總消耗功率息息相關。針對功耗可分為動態及靜態兩種狀態數據,故:平均功耗 = (動態功耗x動態時間 + 靜態功耗x靜態時間)/(動態時間+靜態時間),如想了解更多,請繼續閱讀內文

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