SILERGY矽力杰 SY8816DFC DFN2x2-8 DC-DC电源芯片

原创 于 2025-10-08 09:43:28 发布 · 161 阅读 · 0 ·
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特性

  • 内部开关（上/下）的低导通电阻RDS(ON)：35/15 mΩ
  • 2.75 - 6V输入电压范围
  • 1.2 MHz开关频率可最大限度减少外部元件
  • 内部软启动可限制浪涌电流
  • 效率高达94%
  • 具备6A连续输出电流能力
  • 关断模式下电源电流小于0.1 μA
  • 100%降压操作
  • 电源正常指示
  • 过压/欠压锁定/过温保护
  • 符合RoHS标准且无卤
  • 紧凑封装：DFN2x2 - 8
SY8303AAIC 矽力杰-Silergy 高效率,快速响应,同步电机3A级降压DC/DC变换器
04-20
SY8303AAIC是一款由矽力杰（Silergy）公司设计的高效、快速响应的同步电机3A级降压DC/DC变换器，主要应用于需要高效率电源转换的各种电子设备中。以下是关于SY8303AAIC的详细技术特性： 1. **高效能同步电机设计**...
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SILERGY/矽力杰 SYR827/SYR828 电源管理芯片
04-01
【SILERGY/矽力杰 SYR827/SYR828 电源管理芯片】是专为高效能电子设备设计的一款同步降压直流-直流稳压器集成电路。这款芯片具有广泛的输入电压范围，从2.6伏特到5.5伏特，能够提供高达6安培的输出电流，适用于需要...
SILERGY矽力杰 SY8003EDFC DFN2X2-8 DC-DC电源芯片
XQYKJ的博客
09-27 161
100%掉电操作仅限强制PWM模式操作符合ROHS标准且无卤素紧凑型封装:DFN2X2-8。3安培连续负载电流能力2.7-5.5V输入电压范围1兆赫兹高开关频率，最小化外部组件。内部开关的低RDS(ON)(顶部/底部):110m2/80m2。高杯模式保护可靠的过压保护:无锁定关闭保护。内部软启动限制浪涌电流。
SILERGY矽力杰 SY7088DGC DFN8 DC-DC电源芯片
icgogo的博客
08-18 202
低Rds(on)(主开关/同步开关)在5.0V输出时:70/100毫欧姆。可调输出电压范围从2.5V到5.5V。2.3-5.0V输入电压范围。紧凑型封装:DFN2x3-8。伪恒定频率:1MHZ。
SILERGY矽力杰 SY8003ADFC DFN-8 DC-DC电源芯片
icgogo的博客
09-08 159
内部开关的低Rps(开启)(顶部/底部):110mQ/80mΩ。SY8003:锁定释放保护SY8003A:无锁断保护。高开关频率最小化外部组件:1兆赫兹。紧凑型封装:DFN2x2-8。2.7-5.5V输入电压范围。符合RoHS标准且无卤素。3安培连续负载电流能力。内部软启动限制浪涌电流。
SILERGY矽力杰 SY8003A1DFC DFN DC-DC电源芯片
XQYKJ的博客
09-28 185
内部开关(顶部/底部)低电阻(RDSon)<130mQ85mΩ。符合ROHS标准且无卤素紧凑型封装:DFN2x2-8。内部软启动限制浪涌电流 100%掉电操作。高开关频率 1.5MHz最小化外部组件。2.5伏至5.5伏输入电压范围。电源良好指示灯输出自动放电功能。短路保护的hic-cup。
SILERGY矽力杰 SY8035DBC DFN-10 DC-DC电源芯片
icgogo的博客
09-18 223
SILERGY矽力杰 SY7901DBC DFN-10 DC-DC电源芯片
icgogo的博客
09-17 195
输入电压范围 3V 到 25V500kHz固定开关频率。集成低侧驱动器:1.5A源极和 3A漏极。精确的直流输入电流限制外部补偿。紧凑型封装:DFN3x3-10。符合RoHS标准且无卤素。内部软启动限制浪涌电流。
SILERGY矽力杰 SY80004DQD DFN DC-DC电源芯片
icgogo的博客
09-13 154
SILERGY矽力杰 SY8201ABC SOT23-6 DC-DC电源芯片
XQYKJ的博客
09-26 226
SILERGY矽力杰 SY8089IAAC SOT23-5 DC-DC电源芯片
icgogo的博客
08-23 248
 50μA 低静态电流 内部开关（顶部/底部）低 RDS(ON)：130mΩ / 85mΩ。 符合 RoHS 标准且无卤素 紧凑封装：SOT23-5。 100% 欠压操作 短路保护的 Hic-cup 机制。 高开关频率 1.5MHz，减少外部组件。 输入电压范围：2.5V 至 5.5V。 内部软启动限制冲击电流。 输出自动放电功能。
LED驱动_SY8750FCC_规格书_SILERGY(矽力杰)LED驱动规格书.pdf
11-11
SY8750是一款由SILERGY（矽力杰）公司生产的高效白色LED驱动器，专为LED照明应用设计。它具有宽输入电压范围，从5V到80V，适用于各种电源环境。这款驱动器的核心特性包括其内置的低导通电阻场效应晶体管（FET），其...
"SILERGY/矽力杰 电源管理芯片SYR827/SYR828应用指南
本文介绍了SILERGY/矽力杰公司推出的SYR827/SYR828电源管理芯片的应用指南。该芯片是一款高效率的2.4MHz同步降压DC/DC调节器，能够提供最高6A的输出电流。该芯片能广泛适用于输入电压范围为2.6V至5.5V的电源管理应用...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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