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制造商：ADI/AD
优势和特点
额定电压（VDD）：3 V至5.5 V
系统校准和自校准，上电时自动校准
8个单端输入或4个伪差分输入
低功耗：12 mW（AD7858），4.5 mW（AD7858L）
转换后自动关断（25 µW）
产品详情
AD7858/AD7858L均为高速、低功耗、12位ADC，采用3 V或5 V单电源供电，二者分别针对速度和低功耗进行了优化。当满足一组默认条件时，ADC上电，此时可作为只读ADC使用。两款ADC都含有自校准和系统校准选项，可确保操作精度不受时间和温度影响，还具有适合低功耗应用的多个省电选项。当满足一组默认条件时，这些器件上电，可作为只读ADC使用。AD7858的吞吐量可达200 kHz，而AD7858L的吞吐量可达100 kHz。通过输入采样保持功能可在500 ns内采集一个信号，并采用伪差分采样方案。AD7858/AD7858L的电压范围为0至VREF，采用标准二进制和二进制补码两种输出编码。输入信号范围可至电源电压，而且两款器件能够转换100 kHz的全功率信号。
CMOS结构可确保获得低功耗，正常工作模式下的典型功耗为5.4 mW，省电模式下为3.6 µW。两款器件提供三种封装：24引脚、0.3英寸宽、双列直插式封装（DIP）；24引脚小形集成封装（SOIC）；以及24引脚紧缩小型封装（SSOP）。
AD7858电路图
| 型号 | 制造商 | 描述 | 购买 |
|---|---|---|---|
| AD7858LBRZ | - | - | 立即购买 |
| AD7858LARZ-REEL | - | - | 立即购买 |
| AD7858LARZ | - | - | 立即购买 |
| AD7858LARSZ-REEL | - | - | 立即购买 |
| AD7858LARSZ | - | - | 立即购买 |
| AD7858LARS-REEL | - | - | 立即购买 |
随着 AI 处理器功率需求飙升，传统横向供电模式因 PDN 功耗与瞬态性能瓶颈渐显乏力。
DLP781TE 0.78 4K UHD 数字微镜器件：高亮度显示的理想之选 在当今的显示技术领域，高亮度、高分辨率的显示需求日益增长。DLP781TE 数字微镜器件（DMD）作为一款数控微机电系统（MEMS）空间光调制器（SLM），为实现高亮度 4K UHD 固态照明显示系统提供了强大的解决方案。今天，我们就来深入了解一下这款器件。 文件下载： dlp781te.pdf 器件概述 DLP781TE DMD 具有 0.78 英寸对角线微镜阵列，其显示分辨率达到 4K UHD（3840 × 2160），微镜间距为 9.0µm，微镜倾斜角为 ±
Autonomous Vehicles 智能汽车，也称为智能汽车或辅助驾驶汽车，是无需人工干预或极少人工干预即可安全导航和操作的车辆。智能汽车配备了辅助驾驶系统，该系统结合使用传感器（例如摄像头、雷达和/或激光雷达）、计算和软件，以安全地感知环境并执行驾驶任务。
TPS53313 提供集成两个 N 沟道 MOSFET 的 5V 或 12V 同步降压转换器。由于低 R ~DS（开）~ 和 TI 专有的 SmoothPWM 跳跃作模式，它可以优化轻负载条件下的效率，而不会影响输出电压纹波。 TPS53313具有可编程（从 250 kHz 到 1.5 MHz）开关频率，可选择跳跃模式或强制 CCM 模式作。该器件提供预偏置启动、软停止、集成自举开关、电源良好功能和 EN/输入 UVLO 保护。它支持 4.5 V 至 16 V 的输入电压，无需额外的偏置电压。输出电压可在 0.6 V 至 0.7 × V 范围内调节 ~在~ .
无人机自动巡检系统的兴起 为何无人机自动巡检系统会兴起？ 传统人工巡检是由工作人员实地查看，肉眼存在盲区，费时费力还容易产生漏检。随着无人机进入人们的视野，无人机因其具有操作简单、成本低、巡检范围广、巡检效率高等优点，广泛应用于电力巡检、应急救灾、城市规划等领域。无人机巡检充分发挥无人机的机动灵活的优势，不受地面环境限制，看得远、飞得高、盯得准，空中巡检对地面巡查工作形成有效
美国电力系统的电压标准因地区和行业而异，但工业领域普遍采用480V三相交流电作为标准电压。这一标准与中国光伏设备常用的380V和220V电压存在显著差异。如果直接将中国光伏设备接入美国电网，可能会因电压不匹配导致设备损坏、性能下降甚至安全隐患。因此，电压适配成为光伏设备出口美国时必须解决的关键问题。
10月29日，名古屋国际汽车技术展（AUTOMOTIVE WORLD Nagoya 2025）隆重开幕。作为日本领先的汽车工业技术展，展会全面聚焦汽车电子、EV/HV/FCV、SDV、可持续移动技术、零部件加工技术等前沿领域。
关联回顾 全图说机器人的发展历史 在前面的河套IT Talk 系列中，我们出过十五期的全图说，分别谈到了 超文本和超链接 ， 编程语言 、 机器人 、 电动汽车 、 无线通信 、 卫星 、 计算机硬件 、 操作系统 、 开源软件 、 电子游戏 和、 图像处理 、IETF 、 动画技术 以及 ACM的特别兴趣工作组（SIGs） 发展历史 ，反响不错，这个系列我们后续还会继续做下去。今天先不着急填上动画技术（下）的坑，开个新坑，给大家谈谈人工智能技术中的机器学习的发展
| AD8392A | ATMEGA1284 | AD9776A | ADUM4400 |
| ADP1711 | ADCMP370 | AD203 | AD8346 |
| ADAQ7988 | AD790 | AC1315 | ADUM1441 |
| ADS8695 | AD8641 | AD7112 | AD7843 |
| ADS7959-Q1 | ADUM5402 | ad5791 | AD8418A |
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