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12V至5V和3.3V电源转换模块

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简介:
这款电源转换模块能够高效地将12伏特电压降至5伏特或3.3伏特,适用于各种电子设备和电路板供电需求,确保稳定可靠的电力供应。 +12V到-12V转换为+5V、+8V和+3.3V的电源模块。

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  • 12V5V3.3V
    优质
    这款电源转换模块能够高效地将12伏特电压降至5伏特或3.3伏特,适用于各种电子设备和电路板供电需求,确保稳定可靠的电力供应。 +12V到-12V转换为+5V、+8V和+3.3V的电源模块。
  • 12V5V/3.3V第二版.zip
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    本资源提供了一款改进版的12V转5V/3.3V电源转换模块的设计文件及电路图,适用于多种电子设备供电需求。 压缩包内包含原理图和PCB文件。该电源模块将输入的12V直流电转换为5V和3.3V输出(也有直接引出12V部分),具备较强的带负载能力,并提供5个5V输出端口和5个3.3V输出端口,方便移植到自己的主控板上。相比第一版,增加了六脚自锁开关,在布局上更加紧凑。实测结果表明可以实现4.96V与3.28V的稳定输出。
  • 12V输入5V/3.3V输出的
    优质
    这款电源模块能够将12伏特的输入电压高效地转换成稳定的5伏特或3.3伏特输出,适用于各种电子设备和电路板供电需求。 压缩包内包含原理图和PCB文件。该电源模块将输入的12V直流电转换为5V和3.3V输出,并直接引出12V部分。此模块具有较强的负载能力,并提供5个5V和5个3.3V输出端口,方便移植到自己的主控板上。
  • 12V5V3.3V,LM1875
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    本项目介绍如何利用LM1875芯片将12V电源分别转换成稳定的5V与3.3V输出电压,适用于多种电子设备供电需求。 二层板12V转5V和3.3V电路设计使用LM1875芯片,提供PCB源文件可以直接打板制作。电感封装偏小,请自行调整大小以适应实际需求。
  • 包含PCB原理图的12V5V/3.3V
    优质
    本模块为一款高性能电源转换解决方案,支持将12V电压高效转换成稳定的5V及3.3V输出,适用于多种电子设备。模块配备详细PCB布局与原理图,便于用户快速集成和调试。 提供一个AD工程文件用于参考学习交流。该文件包含原理图和PCB设计,但不含内嵌封装库。电路板尺寸为0.856cm*0.2667cm,主要使用了7805和AMS1117(3.3V)芯片作为核心器件。如果有朋友在下载过程中遇到问题,请随时联系我,我会尽力提供帮助。
  • 5V3.3V
    优质
    本项目介绍了一种将5V逻辑电平信号转化为3.3V逻辑电平信号的方法,适用于多种电子电路和模块间的电压兼容性需求。 我已经使用电平转换电路将5V信号转换为3.3V信号,并应用于串口通信中的电平转换。
  • 12V5V3.3V,LM1875应用
    优质
    本文章介绍如何使用LM1875芯片将12伏特电源转换成稳定的5伏特及3.3伏特输出电压,适用于各种低功耗电子设备。 二层板12V转5V和3.3V电路设计使用LM1875芯片,提供PCB源文件可以直接打板制作。注意贴片电感的封装偏小,需要自行调整。
  • 支持3.3V5V12V输出的Arduino-路设计
    优质
    这款Arduino电源模块兼容3.3V、5V及12V电压输出,适用于多种电子项目与开发板供电需求。简洁的设计便于集成到各种电路中。 在开发电子项目时,电源是至关重要的组成部分之一,通常需要能够提供多种输出电压的电源解决方案。这是因为不同的传感器和其他元件对输入电压和电流有着各自的需求。因此,在这种情况下,一个能供应多个不同电压级别的电源显得尤为重要。 虽然可以使用外部稳压电源(RPS)或交流适配器等作为选项来满足这些需求,但这种方法会导致系统变得笨重且需要管理多个独立的电源设备。鉴于此情况,我们决定开发一种通用型电源模块以简化这一过程。 为此项目,我们将采用Arduino UNO板为核心组件,并配置该装置能够输出三种不同的电压:3.3V、5V 和 12V,从而满足各种电子元件的需求。
  • 12V5V12V3.3V稳压芯片路图.pdf
    优质
    本PDF文档提供了详细的电路设计和参数配置,帮助用户实现从12V电压转换为5V及3.3V稳定的输出电压,适用于电子设备电源供应方案。 提供12V转5V降压芯片、12V转3.3V稳压芯片以及多种LDO和DC-DC降压解决方案,共计二十多款产品选择。
  • 12V5V12V3.3V的降压芯片选择与路图
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    本文章详细介绍如何从众多选项中挑选合适的12V转5V及12V转3.3V降压芯片,并提供实用电路设计参考。 2.1 多源异构知识融合面临的挑战 数据融合是从不同来源的数据、信息进行联合、相关及组织处理以寻找其真实值的过程。相比之下,知识融合面临三大主要挑战。 首先,在输入形式上,数据融合的输入是一个二维矩阵(如图1(a)),而知识融合则需要一个三维矩阵作为输入(如图1(b))。这一额外维度代表了提取器的数量,意味着每个单元格不仅表示从特定Web源中抽取的数据项值,还包含了用于该操作的具体提取器信息。因此,在整个过程中都可能出现错误,这些错误可能源自于原始的Web源、三元组识别过程中的问题、实体连接以及属性连接等环节。 其次,知识融合希望预测概率能准确反映每个三元组的真实可能性,并且这种准确性需要满足单调性要求:即具有较高预测概率的三元组其真实出现的概率也应当高于那些预测概率较低的三元组。 最后,由于规模巨大的问题,在当前的数据融合实验中使用的最大数据集包含170K个数据源和400K条数据项。相比之下,知识融合通常需要处理数量级更大的数据量,这给实际操作带来了极大的挑战。 2.2 融合方法选择的标准 现有的用于解决基本数据融合问题的方法同样可以被应用到知识融合的场景中去。