一．產品描述 提供10個觸摸感應按鍵及兩線式串列界面，並有中斷輸出INT腳與MCU聯繫。特性上對於防水和抗干擾方面有很優異的表現! 二。產品特色 1. 工作電壓範圍：3.1V – 5.5V 2. 工作電流：3mA@5V 3. 10 個觸摸感應按鍵 4. 提供串列界面 SCK、SDA、INT 作為與 MCU 溝通方式。 5. 可以經由調整 CAP 腳的外接電容，調整靈敏度，電容越大靈敏度越高 6.具有防水及水漫成片水珠覆蓋在觸摸按鍵面板，按鍵仍可有效判別 7. 內建 LDO 增加電源的抗干擾能力 三。產品應用 各種大小家電，娛樂產品 四．功能描述 1.VK3610IM 於手指按壓觸摸盤，在 60ms 內輸出對應按鍵的狀態。 2.單鍵優先判斷輸出方式處理, 如果 K1 已經承認了, 需要等 K1 放開後, 其他按鍵才能再被承認，同時間只有一個按鍵狀態會被輸出。 3.具有防呆措施, 若是按鍵有效輸出連續超過 10 秒, 就會做復位。 4.環境調適功能，可隨環境的溫濕度變化調整參考值，確保按鍵判斷工作正常。 5.可分辨水與手指的差異，對水漫與水珠覆蓋按鍵觸摸盤，仍可正確判斷按鍵動作。但水不可於按鍵觸摸盤上形成“水柱”，若如此則如同手按鍵一般，會有按鍵承認輸出。 6.內建 LDO 及抗電源雜訊的處理程序，對電源漣波的干擾有很好的耐受能力。 7.不使用的按鍵請接地，避免太過靈敏而產生誤動。
標簽： KEYS VK3610 SOP 10 16 IM VK 抗干擾
上傳時間： 2019-08-08
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一．產品描述 提供8個觸摸感應按鍵，二進制(BCD)編碼輸出，具有一個按鍵承認輸出的顯示，按鍵後的資料會維持到下次按鍵，可先判斷按鍵承認的狀態。提供低功耗模式，可使用於電池應用的產品。對於防水和抗干擾方面有很優異的表現! 二．產品特色 1.工作電壓範圍：3.1V – 5.5V 2. 工作電流： 3mA (正常模式)；15 uA (休眠模式) @5V 3. 8 個觸摸感應按鍵 4.持續無按鍵 4 秒，進入休眠模式 5. 提供二進制(BCD)編碼直接輸出介面(上電 D2~D0/111) 6. 按鍵後離開，輸出狀態會維持到下次按鍵才會改變。 7. 提供按鍵承認有效輸出，當有按鍵時輸出低電平，無按鍵為高電平。 8. 可以經由調整 CAP 腳的外接電容，調整靈敏度，電容越大靈敏度越高 9. 具有防水及水漫成片水珠覆蓋在觸摸按鍵面板，按鍵仍可有效判別 10. 內建 LDO 增加電源的抗干擾能力 三．產品應用 各種大小家電，娛樂產品 四．功能描述 1.VK3708BM 於手指按壓觸摸盤，在 60ms 內輸出對應按鍵的狀態。 2.單鍵優先判斷輸出方式處理, 如果 K1 已經承認了, 需要等 K1 放開後, 其他按鍵才能再被承認，同時間只有一個按鍵狀態會被輸出。 3.具有防呆措施, 若是按鍵有效輸出連續超過 10 秒, 就會做復位。 4.環境調適功能，可隨環境的溫濕度變化調整參考值，確保按鍵判斷工作正常。 5.可分辨水與手指的差異，對水漫與水珠覆蓋按鍵觸摸盤，仍可正確判斷按鍵動作。但水不可於按鍵觸摸盤上形成“水柱”，若如此則如同手按鍵一般，會有按鍵承認輸出。 6.內建 LDO 及抗電源雜訊的處理程序，對電源漣波的干擾有很好的耐受能力。 7.不使用的按鍵請接地，避免太過靈敏而產生誤動。 聯系人：許碩 QQ：191 888 5898 聯系電話：188 9858 2398（微信）
標簽： KEYS 3708 SOP 16 BM VK 抗干擾 防水 省電
上傳時間： 2019-08-08
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該文檔為利用DSP實現圖像的灰度處理講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： dsp
上傳時間： 2022-01-31
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標簽： lte
上傳時間： 2022-02-01
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該文檔為用FPGA實現OLED灰度級顯示總結文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時間： 2022-02-08
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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針 對 日 常 生 活 中 人 們 熱 衷 于 盆 栽 種 植 但 又 因 工 作 繁 忙 而 忘 記 澆 水 導 致 盆 栽 枯 死 的 問 題 ， 本 文 提出 采 用 STM32 作 為 系 統 主 控 芯 片 ， 構 建 一 個 “ 手 機 APP + 現 場 傳 感 器 控 制 ” 的 智 能 監 控 種 植 系 統 。 通 過 對 指 定植 物 種 植 環 境 的 溫 度 、 濕 度 數 據 進 行 統 計 分 析 ， 能 實 現 自 動 澆 灌 、 調 整 光 照 、 遠 程 告 警 及 無 線 監 控 等 功 能 ， 最 終實 現 盆 栽 智 能 種 植 ， 為 盆 栽 種 植 愛 好 者 提 供 便 利 。 本 系 統 設 計 具 有 簡 單 、 實 用 性 強 、 可 靠 性 高 等 特 點 。
上傳時間： 2022-04-28
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文檔為基于灰度變換的圖像增強及MATLAB實現詳解文檔，是一份不錯的參考資料，感興趣的可以下載看看，，，，，，，，，，，，，，，
上傳時間： 2022-07-11
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改善WEDM－HS 加工表面粗糙度值的工藝探討
上傳時間： 2013-04-15
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變壓器漏感對整流電路的影響
上傳時間： 2013-07-11
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