当前位置: 首页 > news >正文

MS39233三个半桥驱动器可兼容TMC6300

MS39233 是一款低压三个半桥驱动器。可兼容 TMC6300(功能基本一致,管脚不兼容)。它可应用于低电压及电池供电的运动控制场合。并且内置电荷泵来提供内部功率 NMOS 所需的栅驱动电压。
MS39233 可以提供最高 2.8A 的峰值电流,其功率电源供电范围从 1.8V 到 10V,模拟电源供电范围从 1.8V 到 6V。
半桥由 EN/IN 逻辑控制,并且当所有的 ENx=0V 超过 3ms 时,进入待机模式。

主要特点
三个半桥驱动器,低输出导通电阻,420mΩ(HS+LS)
2.8A 峰值电流能力
功率电源供电范围:1.8V 到 10V
模拟电源供电范围:1.8V 到 6V
独立 EN/IN 半桥控制逻辑
待机模式下,功耗不超过 120nA@VS<6V
QFN16L 封装(背部散热片), 3mmx3mm
保护功能:欠压保护、过流保护、短路保护以及过温保护

应用
电池供电,三相无刷电机(BLDC)
玩具
机器人
便携式医疗电子设备

相关文章:

MS39233三个半桥驱动器可兼容TMC6300

MS39233 是一款低压三个半桥驱动器。可兼容 TMC6300&#xff08;功能基本一致&#xff0c;管脚不兼容&#xff09;。它可应用于低电压及电池供电的运动控制场合。并且内置电荷泵来提供内部功率 NMOS 所需的栅驱动电压。 MS39233 可以提供最高 2.8A 的峰值电流&#xff0c;其功率…...

09、SpringCloud -- 利用redis的原子性控制高并发请求访问到service层、本地标识

目录 利用redis的原子性控制请求问题:需求:思路什么是原子性的操作?代码思路:代码:工具类依赖SeckillGoodControllerSeckillOrderInfoController测试:本地标识的分析和实现问题:需求:思路:代码:测试:利用redis的原子性控制请求 利用redis的原子性控制人数请求访问到…...

竞赛选题 深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉

文章目录 0 前言2 什么是图像内容填充修复3 原理分析3.1 第一步&#xff1a;将图像理解为一个概率分布的样本3.2 补全图像 3.3 快速生成假图像3.4 生成对抗网络(Generative Adversarial Net, GAN) 的架构3.5 使用G(z)生成伪图像 4 在Tensorflow上构建DCGANs最后 0 前言 &#…...

基于深度学习网络的美食检测系统matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 % 图像大小 image_size [224 224 3]; num_classes size(VD,2)-1;% 目标类别数量…...

人工智能基础_机器学习006_有监督机器学习_正规方程的公式推导_最小二乘法_凸函数的判定---人工智能工作笔记0046

我们来看一下公式的推导这部分比较难一些, 首先要记住公式,这个公式,不用自己理解,知道怎么用就行, 比如这个(mA)T 这个转置的关系要知道 然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵, 可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵结…...

【MongoDB】Windows 安装MongoDB 6.0

一、下载安装包 安装包下载地址https://www.mongodb.com/try/download/community这里我选择的是 二、解压并安装 1、解压 这里我将压缩包解压到了D盘&#xff0c;并重命名成了mongodb&#xff0c;解压后的目录如下&#xff1a; 2、创建配置文件 在D:\mongodb下新建conf目录…...

DM8 Dokcer镜像更新后远程无法jdbc连接问题

背景&#xff1a;原来官网下的dm8docker镜像有效期只有两个星期&#xff0c;问他们商务申请了新的dm8镜像&#xff0c;准备简单升级一下镜像再引入原来的database 先说结论&#xff1a;jdbc驱动要更新 官网dm8驱动链接地址 原来的tag镜像 dm8_single:v8.1.2.128_ent_x86_64…...

AI:39-基于深度学习的车牌识别检测

🚀 本文选自专栏:AI领域专栏 从基础到实践,深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家,通过案例和项目实践,掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例,详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向: 机器学习、深度学…...

软考 系统架构设计师系列知识点之系统架构评估(1)

所属章节&#xff1a; 第8章. 系统质量属性与架构评估 第2节. 系统架构评估 1. 概述 系统架构评估是在对架构分析、评估的基础上&#xff0c;对架构策略的选取进行决策。它利用数学或逻辑分析技术&#xff0c;针对系统的一致性、正确性、质量属性、规划结果等不同方面&#x…...

Spark UI中Shuffle dataSize 和shuffle bytes written 指标区别

背景 本文基于Spark 3.1.1 目前在做一些知识回顾的时候&#xff0c;发现了一些很有意思的事情&#xff0c;就是Spark UI中ShuffleExchangeExec 的dataSize和shuffle bytes written指标是不一样的&#xff0c; 那么在AQE阶段的时候&#xff0c;是以哪个指标来作为每个Task分区大…...

Java——Map.getOrDefault方法详解

Java——Map.getOrDefault方法详解 Map.getOrDefault(Object key, V defaultValue)是Java中Map接口的一个方法&#xff0c;用于获取指定键对应的值&#xff0c;如果键不存在&#xff0c;则返回一个默认值。 该方法的签名如下&#xff1a; V getOrDefault(Object key, V defau…...

银河集团香港优才计划95分获批案例展示!看看是如何申请的?

银河集团香港优才计划95分获批案例展示&#xff01;看看是如何申请的&#xff1f; 今天来分享一则银河集团香港优才计划获批案例&#xff01;客户本科学历非名校、从事业务支援及人力资源行业&#xff0c;优才打分95分&#xff0c;这个条件可能在很多人的印象里&#xff0c;会觉…...

Python class中以`_`开头的类特殊方法

在学基础的时候没学到过&#xff08;可能见过但是又忘了&#xff09;&#xff0c;在学习深度学习项目的时候遇见了很多&#xff1b; 以论文Multi-label learning from single positive label为例&#xff1b; 这些方法都是程序自行调用的&#xff0c;不需要&#xff08;也不可以…...

2023云栖大会开幕:全球数万开发者参会,展现AI时代的云计算创新

10月31日&#xff0c;2023云栖大会在杭州开幕&#xff0c;大会吸引全球数万开发者参会。阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在致辞中表示&#xff0c;今年云栖大会主题回归“计算&#xff0c;为了无法计算的价值”&#xff0c;这也是2015年云栖大会的主题&#xff0c;当时云计算支撑…...

[量化投资-学习笔记004]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-EMA均线

在之前的文章中用 Python 直接计算的 MA 均线&#xff0c;但面对 EMA 我认怂了。 PythonTDengine从零开始搭建量化分析平台-MA均线的多种实现方式 高数是我们在大学唯一挂过的科。这次直接使用 Pandas 库的 DataFrame.ewm 函数&#xff0c;便捷又省事。 并且用 Pandas 直接对之…...

KaiwuDB 获山东省工信厅“信息化应用创新优秀解决方案”奖

10月23日&#xff0c;山东省工信厅正式公示《2023年山东省信息化应用创新典型应用案例及优秀解决方案名单》&#xff0c;面向全省、全国重点推荐山东省技术水平先进、应用示范效果突出、产业带动性强的信息化解决方案及应用实践&#xff0c;对于进一步激发山东省信息技术产业创…...

Python-常用的量化交易代码片段

算法交易正在彻底改变金融世界。通过基于预定义标准的自动化交易,交易者可以以闪电般的速度和比以往更精确的方式执行订单。如果您热衷于深入了解算法交易的世界,本指南提供了帮助您入门的基本代码片段。从获取股票数据到回溯测试策略,我们都能满足您的需求! 1. 使用 YFina…...

Netty优化-rpc

Netty优化-rpc 1.3 RPC 框架1&#xff09;准备工作 1.3 RPC 框架 1&#xff09;准备工作 这些代码可以认为是现成的&#xff0c;无需从头编写练习 为了简化起见&#xff0c;在原来聊天项目的基础上新增 Rpc 请求和响应消息 Data public abstract class Message implements …...

【Docker 内核详解】cgroups 资源限制(一):概念、作用、术语

cgroups 资源限制&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;概念、作用、术语 1.cgroups 是什么2.cgroups 的作用3.cgroups 术语表 当谈论 Docker 时&#xff0c;常常会聊到 Docker 的实现方式。很多开发者都知道&#xff0c;Docker 容器本质上是宿主机上的进程&#xff08;容器所…...

MATLAB——一维小波的多层分解

%% 学习目标&#xff1a;一维小波的多层分解 clear all; close all; load noissin.mat; xnoissin; [C,L]wavedec(x,3,db4); % 3层分解&#xff0c;使用db4小波 [cd1,cd2,cd3]detcoef(C,L,[1,2,3]); % 使用detcoef函数获取细节系数 ca3appcoef(C,L,db4,3); …...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

如何在看板中体现优先级变化

在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括&#xff1a;采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中&#xff0c;设置任务排序规则尤其重要&#xff0c;因为它让看板视觉上直观地体…...

渲染学进阶内容——模型

最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

Java多线程实现之Callable接口深度解析

Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...

Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解

目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...

Golang——9、反射和文件操作

反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一&#xff1a;使用Read()读取文件2.3、方式二&#xff1a;bufio读取文件2.4、方式三&#xff1a;os.ReadFile读取2.5、写…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...

Python 训练营打卡 Day 47

注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上&#xff0c;对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...

GraphRAG优化新思路-开源的ROGRAG框架

目前的如微软开源的GraphRAG的工作流程都较为复杂&#xff0c;难以孤立地评估各个组件的贡献&#xff0c;传统的检索方法在处理复杂推理任务时可能不够有效&#xff0c;特别是在需要理解实体间关系或多跳知识的情况下。先说结论&#xff0c;看完后感觉这个框架性能上不会比Grap…...

数据分析六部曲?

引言 上一章我们说到了数据分析六部曲&#xff0c;何谓六部曲呢&#xff1f; 其实啊&#xff0c;数据分析没那么难&#xff0c;只要掌握了下面这六个步骤&#xff0c;也就是数据分析六部曲&#xff0c;就算你是个啥都不懂的小白&#xff0c;也能慢慢上手做数据分析啦。 第一…...