Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Industrial Internet of Things >> Встроенный

nanoPower RTC MAX31341B от Maxim: продление автономной работы носимых, POS и портативных терминалов

nanoPower реального времени часы (RTC) MAX31341B от Maxim Integrated предлагают компактное, ультра‑низкопотребляющее решение для проектировщиков пространственно‑ограниченных систем: носимых устройств, медицинских мониторов, POS‑терминалов и портативных терминалов. С площадью более чем на 35 % меньше, чем у самых компактных RTC на рынке, и током потребления менее 180 нА, MAX31341B позволяет центральному микроконтроллеру спать, пока RTC держит точное время.

Энергонезависимость и размер

В батарейных устройствах выделение основного МК на хранение времени быстро сажает батарею. Цепи управления питанием MAX31341B, лидирующие в отрасли, остаются включенными в простое, позволяя МК входить в глубокий сон и сохраняя энергию. Упакованные в ультра‑малый wafer‑level корпус 2 × 1,5 мм, RTC уменьшают общий размер и потребление системы, делая их идеальными для высококомпактных, низкоэнергопотребляющих приложений.

Встроенный

  1. Основы конструкции батарей: элементы, внутреннее сопротивление и соединения
  2. Mouser теперь имеет в наличии DS2477 DeepCover от Maxim — продвинутый копроцессор аутентификации устройств
  3. Marvell углубляет стратегический альянс с Arm для следующего поколения ThunderX серверных процессоров
  4. Растущая роль USB-C в управлении питанием для носимых и мобильных устройств
  5. Boreas запускает BOS1901CW: ультракомпактный, низкоэнергетический тактильный IC для носимых устройств
  6. Qualcomm представляет Snapdragon Wear 4100+: рост производительности на 85%, увеличение автономности на 25% и камеры 16 Мп для у…
  7. Мониторинг GoConnect в реальном времени продлевает жизнь насосам и миксерам, снижая затраты и простои
  8. Почему срок службы батареи важен для реальных IoT-приложений
  9. Модели машинного обучения точно прогнозируют состояние и долговечность батарей
  10. Atmosic и SMK создают IoT-устройства с ультрадлинным сроком службы