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芯科科技EFR32MG26 系列多協議無線 SoC:面向未來無線的SoC

作者:ZongYu 時間:2024-04-19 來源:EEPW 收藏

隨著物聯網(IoT)的飛速發展,各種智能設備如雨后春筍般涌現,它們之間的互聯互通成為了關鍵。而技術,作為物聯網領域的重要通信協議之一,正默默地扮演著重要的角色。

本文引用地址:http://www.j9360.com/article/202404/457838.htm

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那么,到底是什么呢?簡而言之,是一種低速率的無線通信協議,主要用于短距離內的設備間通信。它基于IEEE 802.15.4標準,具有低功耗、低成本、高可靠性等特點,特別適用于需要長期運行且無需大量數據傳輸的應用場景。

Zigbee技術的顯著特點之一是其低功耗設計。這意味著Zigbee設備可以在長時間內運行而無需頻繁充電或更換電池,非常適合智能家居、工業自動化等領域。此外,Zigbee設備之間的通信距離雖然相對較短,但足以滿足大多數室內環境的需求。

Zigbee網絡的構建也相當靈活。它支持星型、樹型和網狀等多種拓撲結構,可以根據實際應用場景選擇合適的組網方式。在網狀結構中,每個設備都可以作為中繼節點,幫助擴展網絡的覆蓋范圍,提高通信的可靠性。

安全性是Zigbee技術的另一個重要方面。Zigbee協議采用了多種安全措施,如加密、認證等,確保設備間通信的安全可靠。這使得Zigbee在智能門鎖、安防監控等領域得到了廣泛應用。

在智能家居領域,Zigbee技術更是大放異彩。通過Zigbee協議,各種智能設備可以相互連接,形成一個統一的智能家居系統。用戶可以通過手機、平板等設備遠程控制家中的燈光、空調、窗簾等電器設備,實現智能化的生活體驗。

除了智能家居,Zigbee還在工業自動化、醫療護理、環境監測等領域發揮著重要作用。例如,在工業自動化領域,Zigbee技術可以實現設備間的無線數據傳輸和遠程控制,提高生產效率;在醫療護理領域,Zigbee可以用于實時監測患者的生命體征,為醫護人員提供及時的信息支持。

而在Zigbee領域,是一家很難回避的企業,在Zigbee等物聯網無線連接領域具有顯著的地位,是行業的頭部企業之一。作為專業研發設計模擬電路及混合信號IC的公司,專注于物聯網、互聯網基礎設施、工業自動化、消費電子和汽車等市場,為這些領域提供高性能、低功耗和安全可靠的無線連接解決方案。

芯科科技的產品線涵蓋了微控制器(MCU)、無線片上系統()、定時設備、數字隔離設備、傳感器和廣播設備等,廣泛應用于各種物聯網應用中。這些產品基于先進的ARM內核,能夠為功耗敏感型消費和工業應用提供長久的電池壽命,滿足了市場對于高效、穩定且持久的無線連接的需求。

此外,芯科科技在Zigbee等物聯網通信協議的研發和應用方面也擁有豐富的經驗和實力。公司不僅提供基于Zigbee技術的無線連接解決方案,還致力于推動Zigbee技術的發展和應用創新,為行業提供更為先進、穩定和高效的通信協議解決方案。近期,芯科科技推出了 多協議無線 。它無疑是最能順應未來的無線 ,非常適合使用Zigbee 協議的網狀物聯網無線連接,適用于智能家居、照明和樓宇自動化產品。憑借高性能 2.4 GHz RF、低電流消耗、AI/ML 硬件加速器和 Secure Vault? 等關鍵功能,物聯網設備制造商可以創建智能、穩健、節能的產品,避免遠程和本地網絡攻擊。ARM Cortex?-M33 運行頻率高達 78 MHz,閃存高達 3 MB,RAM 高達 512 kB,可實現更復雜的應用。

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不僅僅是Zigbee,還位 Matter over Thread 提供了凈空空間。目標應用包括網關和集線器、LED 照明、開關、傳感器、門鎖、玻璃破碎檢測、預測性維護、喚醒詞檢測等。因此對于使用Matter和OpenThread的產品也能很好的兼容使用!其關鍵特性為:

? 32位ARM? Cortex?-M33核心,最大工作頻率為78MHz

采用32位設計,基于ARM公司的Cortex-M33核心,最高運行速度可達78MHz。

? 最高可達3200kB的閃存和512kB的隨機存取存儲器(RAM)

設備擁有足夠的閃存空間來存儲大量程序和數據,同時RAM也足夠大,能夠處理復雜的運算任務。

? 高性能無線電,輸出功率最高可達+19.5dBm

設備內置的無線電性能出色,能夠提供強大的信號強度或輸出功率,適用于需要穩定通信的應用場景。

? 節能設計,具有低活動電流和睡眠電流

設備采用節能設計,無論是正常工作狀態還是休眠狀態,電流消耗都很低,有助于延長電池使用壽命。

? Secure Vault?

Secure Vault?是一個安全存儲區域,用于保護敏感數據和加密密鑰,確保數據的安全性,防止未經授權的訪問。

? AI/ML硬件加速器

AI/ML硬件加速器能夠加速人工智能和機器學習算法的執行,提高處理速度和效率,適用于需要實時處理或大規模數據處理的應用場景。

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