VPS8702/S 微功率隔离电源专用芯片

本文详细介绍了VPS8702/S这款专为小型、低功耗设备设计的隔离电源,包括其简单外围电路配置、桥式连接的功率MOSFET、内置振荡器与保护机制。同时,对比了两款小功率隔离电源的内部结构特点。

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 第一款

外观

内部

 参考评论

 

 元件分析

 VPS8702/S 是一款专门为小体积、低待机功耗的 微功率隔离电源而设计的变压器驱动器,其外围只需匹 配简单的输入输出滤波电容、隔离变压器和整流电路, 即可实现 3~6V 输入电压、多种输出电压、输出功率高 达 3W 的隔离电源。 VPS8702/S 内部集成两个 N 沟道功率 MOSFET 和 两个 P 沟道功率 MOSFET,并组成桥式连接方式。芯片 内部集成振荡器提供一对高精度互补信号,能有效确保 两路功率 MOSFET 驱动的高度对称性,避免电路在工 作过程发生偏磁。 VPS8702/S 内部集成多种保护方式。内部设计有 高精度的死区控制电路确保在各种工作条件下不出现 共通现象;集成了过流检测保护和过温保护,避免在开 关电源输出短路等异常情况下损坏器件。

第二款

外观

内部图

 纹波

参考链接

DC-DC直流隔离电源模块内部啥样?_哔哩哔哩_bilibiliicon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV15H4y1Y71p/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=e821a225c7ba4a7b85e5aa6d013ac92eC2846905_8AD2432BF3814A4E427836E88745D1DF.pdf (szlcsc.com)icon-default.png?t=N7T8https://atta.szlcsc.com/upload/public/pdf/source/20210723/C2846905_8AD2432BF3814A4E427836E88745D1DF.pdf小功率5V隔离电源内部是啥样的?_哔哩哔哩_bilibiliicon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1cw4m1U7Pm/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=e821a225c7ba4a7b85e5aa6d013ac92e

特此记录

anlog

2024年4月22日

基于springboot+vue前后端分离,学生心理咨询评估系统(源码+Mysql数据库+视频+论文+PPT+教程),高分项目,开箱即用(毕业设计)(课堂设计) 使用旧方法对学生心理咨询评估信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了,把现在的网络信息技术运用在学生心理咨询评估信息的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题,比如处理数据时间很长,数据存在错误不能及时纠正等问题。 这次开发的学生心理咨询评估系统有管理员和用户。管理员可以管理个人中心,用户管理,试题管理,试卷管理,考试管理等。用户参加考试。。经过前面自己查阅的网络知识,加上自己在学校课堂上学习的知识,决定开发系统选择B/S模式这种高效率的模式完成系统功能开发。这种模式让操作员基于浏览器的方式进行网站访问,采用的主流的Java语言这种面向对象的语言进行学生心理咨询评估系统程序的开发,后台采用Spring Boot框架,在数据库的选择上面,选择功能强大的MySQL数据库进行数据的存放操作。 学生心理咨询评估系统被人们投放于现在的生活中进行使用,该款管理类软件就可以让管理人员处理信息的时间介于十几秒之间。在这十几秒内就能完成信息的编辑等操作。有了这样的管理软件,学生心理咨询评估信息的管理就离无纸化办公的目标更贴近了。
道路坑洞与车牌人物多目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:道路坑洞与车牌人物多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:3,900张道路场景图片 - 验证集:194张标注图片 - 测试集:72张评估图片 目标类别: - 行人(Human):道路场景中的行人目标 - 车牌(Licence):车辆牌照及编号信息 - 坑洞(Pothole):路面凹陷破损区域 - 复合目标(Potholes-carplate-and-people):同时包含坑洞/车牌/行人的复杂场景 技术规格: - 标注格式:YOLO格式标注框 - 数据格式:JPEG/PNG道路实拍图像 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 支持车载摄像头实时检测道路坑洞、行人及车牌信息,提升自动驾驶系统的环境感知能力。 道路养护评估系统: 通过检测路面坑洞分布和严重程度,为市政道路维护提供量化评估依据。 交通监控解决方案: 适用于智能交通系统中异常路况检测、车牌识别与行人安全预警等多任务场景。 计算机视觉研究: 提供多目标联合检测的实战数据,支持目标检测、异常区域定位等算法研究。 三、核心优势 多目标协同检测: 覆盖道路场景四大关键目标类别,支持单帧图像中同时检测路面缺陷、车辆牌照和行人目标。 真实场景多样性: 包含不同光照条件、天气状况和道路类型的实际道路图像,确保模型泛化能力。 工业级兼容性: 原生YOLO格式标注可直接应用于YOLOv5/v7/v8等主流检测框架,降低数据转换成本。 专业数据标注: 所有标注框经过双重质量校验,确保目标定位精度和类别标注准确性,框体坐标误差小于2%。
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