BCM5488RA7KPBG是一个单端口 RGMII SGMII 千兆以太网收发器

BCM5488RA7KPBG千兆以太网收发器解析
最新推荐文章于 2025-09-05 16:00:04 发布
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#BCM5488RA7KPBG #交换机 #以太网收发器

BCM5488RA7KPBG

输出阻抗： 50 欧姆 (典型)
信号完整性： 低 EMI 辐射，电缆检查器功能
ESD 耐受性： > 3 kV CESD
支持 RGMII 接口
支持巨型帧
支持 JTAG 边界扫描

        BCM5488RA7KPBG 采用先进的工艺，将功耗降至最低，为绿色网络贡献自己的力量。是可靠的守护者，具备强大的抗干扰能力，即使在恶劣的环境下也能稳定工作，守护着网络的安全和稳定。

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PHY
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BCM54210EB1KMLG是一个单端口 RGMII SGMII 千兆以太网收发器
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BCM54210EB1KMLG是一款集成千兆铜质收发器芯片，支持3.3V/1.0V双电源，符合IEEE802.3标准。该芯片具有多项先进功能，包括节能以太网(EEE)、同步以太网(SyncE)时钟恢复与锁定、IEEE1588v2时间同步协议，以及18KB巨型帧支持。支持10/100/1000Mbps速率，兼容5类UTP电缆，可执行完整物理层功能。同时提供SGMII和RGMII标准接口，适用于多种网络设备应用场景。
BCM54380C1KFBG是一个八端口 SGMII 铜质千兆以太网收发器
liniandianzikeji的博客
09-05 177
采用先进的 40 纳米工艺节点技术，能够以经济高效的方式部署新一代低功耗、高性能和高密度的企业级及数据中心交换机。它的设计符合 SGMII 行业标准，并超越 IEEE 关于噪声抑制和传输抖动的规范，确保在各种现有线缆系统中提供稳定可靠的运行。符合 IEEE 802.3az 标准。低功耗 40 纳米 CMOS 工艺。SGMII MAC 接口。
BCM54220SB0KFBG是一个双端口铜缆/光纤 RGMII SGMII 千兆以太网收发器
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BCM54220SB0KFBG是一款高性能双铜缆/光纤千兆以太网收发器，支持10/100/1000BASE-T等多种以太网标准。该芯片具有优异的ESD防护能力，支持SyncE时钟同步和IEEE1588v2协议，提供SGMII/RGMII接口选项。其采用128引脚eLQFP和144引脚FBGA封装，支持节能以太网功能，适用于各类网络设备应用。同系列产品还包括BCM54240C1KFBG、BCM5488SA7IPBG等多款型号。
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liniandianzikeji的博客
09-03 187
BCM54616C0KFBG是一款高性能以太网物理层收发器，支持10/100/1000Mbps速率，采用RGMII/SGMII/MII接口。具备+3.3V/+1.8V双供电，单端口功耗<600mW。其特色功能包括信号完整性处理（回波/串扰消除、均衡）、CableChecker™电缆诊断及强ESD/低EMI特性。工作温度范围0°C-70°C，适用于多种网络设备。同系列产品包含BCM54140B0KFBG、BCM54240C1IFBG等型号。
BCM54811A2IMLG是一个单端口 10/100/1000Base-T 收发器
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BCM54811A2IMLG是一款单片集成的三速以太网收发器芯片，支持10/100/1000BASE-T标准，可在五类非屏蔽双绞线上实现千兆以太网传输。该芯片集成了物理层功能、终端电阻、RGMII MAC接口、同步以太网和电压调节器，支持线速传输和阻抗匹配。相比同类产品如BCM54616C0KFBG等，该芯片具有高度集成化的特点，适用于多种双绞线环境下的高速以太网应用。
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BCM53322S设计10口千兆POE交换机原理图参考设计源文件DSNPCB，原理图是Cadence DSN格式的，Layout是PADS格式的，cadence16.6和PADS9.5可正常打开，是自己项目中设计的原理图，调试过都是没问题的
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【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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