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有关“传感”的课程有以下92条记录
超低功耗传感应用:使用CC13xx / CC26xx传感器控制器
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课程时长:20:26
视频集数:1
标签: 超低功耗传感 传感器 控制器 SimpleLink MCU
本次会议将展示如何将SimpleLink CC13x2 / CC26x2中更新的传感器控制器用于超低功耗传感应用。
管理FMCW雷达系统中的干扰
管理FMCW雷达系统中的干扰
课程时长:26:04
视频集数:1
标签: FMCW 雷达系统 干扰 频率调制连续波 mmWave传感器
该视频概述了FMCW(频率调制连续波)雷达的干扰问题,并讨论了各种缓解技术。
霍尔位置传感器应用概述
霍尔位置传感器应用概述
课程时长:17:37
视频集数:1
标签: 霍尔位置传感器 霍尔效应 磁传感器 德州仪器 传感器产品
本视频向您介绍德州仪器(TI)最新的创新霍尔效应位置传感解决方案。
基于Jacinto™TDA2x SoC和深度学习的实时mmWave和相机传感器融合系统设计
基于Jacinto™TDA2x SoC和深度学习的实时mmWave和相机传感器融合系统设计
课程时长:11:35
视频集数:1
标签: ADAS mmWave传感器 片上系统 SoC 相机传感器 Jacinto™ TDA2x
本视频概述了基于TDA2x ADAS片上系统(SoC)和深度学习的实时mmWave和相机传感器融合系统设计。
网络研讨会:热监测和保护
网络研讨会:热监测和保护
课程时长:45:51
视频集数:1
标签: 热监测 温度传感技术 处理器吞吐量 电池寿命 传感器
观看此网络研讨会,了解如何使用温度传感技术,通过高精度监控提高处理器吞吐量并延长电池寿命。
TI 77GHz 毫米波雷达产品介绍和方案展示
TI 77GHz 毫米波雷达产品介绍和方案展示
课程时长:48:49
视频集数:2
讲师:Adam Yao
标签: 毫米波 成像雷达 MMWave 汽车传感器 汽车电子
TI 77GHz 毫米波雷达产品介绍和方案展示。
基于SimpleLink的超低功耗无线MCU平台CC1310DK
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课程时长:2:25
视频集数:1
标签: SimpleLink MCU CC1310DK LCD 传感器
CC1310开发套件包括LCD屏幕,按钮,传感器,分支引脚和板载调试器等功能。 使用CC1310DK,每个人都可以轻松进行开发和调试!
如何开始使用CC1310 Packet RX / TX示例
如何开始使用CC1310 Packet RX / TX示例
课程时长:3:52
视频集数:1
标签: 无线 CC1310 MCU 无线传感器 数据采集 数据传输
无线传感器网络集中器演示展示了如何将Sub-1GHz无线MCU技术与基于传感器的应用结合使用。 集中器和节点示例允许使用CC1310DK进行完整的数据采集和传输演示!
MSP CapTIvate自适应传感器PCB设计指南
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课程时长:20:46
视频集数:4
标签: CapTIvate MSP430 传感器 PCB设计 HMI 人机界面 MSP430FR2633
良好的电容式传感器设计可以改善产品的HMI(人机界面)性能和稳健性。 本视频介绍了自电容的基本原理以及按钮,滑块和车轮传感器PCB布局的建议指南。
Simplelink Academy:传感器控制器简介
Simplelink Academy:传感器控制器简介
课程时长:10:19
视频集数:1
标签: Simplelink 传感器控制器 可编程CPU 接口 GUI工具
“观看此视频后,您将能够回答三个关键问题: 问1.什么是传感器控制器?它是一个带可编程CPU的集成自治传感器接口。它位于一个单独的电源域(在我们的技术文档中称为AUX域)中,它包含外设,低功耗处理器,内存(以RAM的形式)以及允许其独立运行的控制和接口逻辑。它可以控制自己的电源模式,启用和禁用所需的系统参考时钟,控制IO并将主应用处理器从睡眠状态唤醒。 问2.为什么要使用传感器控制器?用它来控制传感器。它针对低功耗进行了优化.SC CPU是可编程的,允许您创建自定义算法和比特串行接口。 SC CPU也可以同时运行并卸载APP CPU。 问3.如何使用传感器控制器?一个名为Sensor Controller Studio的IDE GUI工具用于创建和调试传感器控制器程序。该软件工具是免费的,包括代码编辑器,编译器,任务测试调试,IO选择GUI工具和许多示例项目。“
3D TOF机器人:障碍物检测,防撞和导航
3D TOF机器人:障碍物检测,防撞和导航
课程时长:3:47
视频集数:1
标签: TOF机器人 障碍物检测 传感器 工业机器人 自主导航
自主导航和防撞是消费者和工业机器人安全和高效运行的关键功能。了解3D飞行时间传感器如何使两个不同的机器人”看到“他们的环境并在没有碰撞的情况下四处移动。 在视频的第一部分,配备相对简单的算法和来自3D飞行时间传感器的深度图像的真空机器人能够确定何时减速,何时停止,哪个方向转向,以及如何 在没有碰撞的情况下绕过障碍物。 视频的后半部分演示了一个家用机器人,它配备了相同的3D飞行时间传感器和更先进的算法。 这个机器人构建了一个环境地图,并使用地图来规划它的路径。
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