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2020年03月31日 | 集成edgeBoost功能,Qorvo Wi-Fi集成前端贸泽开售

2020-03-31 来源:EEWORLD

专注于引入新品并提供海量库存的电子元器件分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起开售Qorvo®的QPF7219 集成前端模块 (iFEM)。QPF7219 iFEM 结合Qorvo 先进的体声波 (BAW) 滤波器技术及其独有的edgeBoost™ 功能,能将 Wi-Fi覆盖范围扩大至将近2倍,容量提升至原来的3倍以支持更多设备。在集成到 Wi-Fi 6 (802.11ax) 系统中时,QPF7219 iFEM能提供覆盖整个住宅的可靠网络。

 

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         贸泽电子供应的Qorvo QPF7219 Wi-Fi 6 iFEM集成了针对5 V供电电压进行过优化的2.4 GHz功率放大器 (PA),可以在省电的同时保持高线性输出功率。BAW滤波器的edgeBoost功能还可以让靠近频段边缘的通道最大化其输出功率,使1到11的所有Wi-Fi通道实现极高的吞吐量,而无需降低发射功率以满足FCC监管限制要求。

 

        该模块还包含可旁路低噪声放大器、稳压器和收发转换开关。该器件具有用于双频双发 (DBDC) 操作的5GHz抑制以及用于二次和三次谐波的集成管芯级滤波装置。

 

        QPF7219 iFEM适用于各种连接解决方案,包括无线路由器、接入点、住宅网关、Wi-Fi客户端设备和物联网 (IoT) 应用。另外贸泽还供应用于开发的QPF7219EVB-01 评估板。

        

        作为授权分销商,贸泽电子始终致力于快速引入新产品与新技术,帮助客户设计出先进产品,并使客户产品更快走向市场。超过800家半导体和电子元器件生产商通过贸泽将自己的产品带向全球市场。贸泽只为客户提供通过全面认证的原厂产品,并提供全方位的制造商可追溯性。

 

贸泽电子拥有丰富的产品线与贴心的客户服务,积极引入新技术、新产品来满足设计工程师与采购人员的各种需求。我们库存有海量新型电子元器件,为客户的新一代设计项目提供支持。Mouser网站Mouser.cn不仅有多种高级搜索工具可帮助用户快速了解产品库存情况,而且网站还在持续更新以不断优化用户体验。此外,Mouser网站还提供数据手册、供应商特定参考设计、应用笔记、技术设计信息和工程用工具等丰富的资料供用户参考。

 


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福斯特半导体(Foster)公司的发展小趣事

对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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