时源芯微|大电流共模滤波器代替磁环可行吗?

时源芯微专业EMC/EMI/EMS整改  EMC防护器件

大电流共模滤波器能够在电源线路上有效抑制共模干扰。共模干扰是指电源线上同时出现的、幅度相等、相位相同的干扰信号,它会对周边电子设备产生电磁干扰。大电流共模滤波器通过特殊的磁芯结构和绕制方式,在共模干扰信号通过时产生高阻抗,从而有效抑制共模干扰的传播。这与适配器输出磁环的作用相似,磁环主要通过磁芯涡流损耗吸收能量,对高频噪声具有显著的抑制作用。因此,从功能上看,大电流共模滤波器具备替代适配器输出磁环的可行性,能够保证电源传输的稳定性。

带有磁环的适配器
利用大电流共模滤波器代替磁环标题

整改接口电路图如下:

优势

降低EMI影响:大电流共模滤波器能有效减少电磁干扰对周边电子设备的干扰。电磁干扰(EMI)是电子设备中常见的问题,它会影响设备的正常工作,甚至导致设备损坏。通过抑制共模干扰,大电流共模滤波器有助于提升整个系统的电磁兼容性,确保设备在复杂的电磁环境中稳定运行。

提升电源线抗扰能力:大电流共模滤波器能够增强电源线对外部干扰的抵抗能力。在电源传输过程中,外部干扰可能会通过电源线进入设备,影响设备的正常工作。大电流共模滤波器通过抑制干扰信号,确保电源供应的纯净和稳定,从而提高设备的抗干扰能力。

大电流共模滤波器替代适配器输出磁环的方案适用于需要高效率电源管理的应用场景。例如,在对电源质量要求较高、对电磁干扰敏感的电子设备或系统中,如医疗设备、精密仪器、通信设备等,使用大电流共模滤波器可以有效提升电源的稳定性和抗干扰能力,确保设备的正常工作。

TSCF1513-2LSXMT尺寸:

TSCF1513-2LSXMT规格参数:

Part Number

Impedance
(Ω)@100MHz

DC
Resistance
(mΩ)Max

Rated Current
(A)Max

Rated Voltage
(V)Max

Insulation
Resistance
(MΩ)Min

Marking

MIN

TYP

 TSCF1513-2L101MT-H

100

190

3.5

20.0

125

10

101

TSCF1513-2L301MT

225

300

5.0

13.0

125

10

301

 TSCF1513-2L301MT-H

225

300

4.0

15.0

125

10

301

TSCF1513-2L501MT

400

500

6.0

10.0

125

10

501

TSCF1513-2L551MT

400

550

6.0

10.0

125

10

551

 TSCF1513-2L551MT-H

400

550

5.0

12.0

125

10

551

TSCF1513-2L601MT

500

600

7.0

10.0

125

10

601

TSCF1513-2L701MT

500

700

7.0

10.0

125

10

701

 TSCF1513-2L701MT-H

500

700

5.0

13.0

125

10

701

TSCF1513-2L102MT

800

1000

10.0

9.0

125

10

102

TSCF1513-2L152MT

1200

1500

23.0

5.0

125

10

152

TSCF1513-2L232MT

1800

2300

11.0

7.0

125

10

232

TSCF1513-2L302MT

2500

3000

75.0

4.0

125

10

302

TSCF1513-2LSXMT电气特征:

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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