飞思卡尔MMA7455三轴数字加速度传感器模块.pdf
需积分: 0 136 浏览量
更新于2021-10-19
收藏 651KB PDF 举报
飞思卡尔MMA7455三轴数字加速度传感器模块
飞思卡尔MMA7455三轴数字加速度传感器模块是一款数字输出(I2C/SPI)、低功耗、紧凑型电容式微机械加速度计,具有信号调理、低通滤波器、温度补偿、自测、可配置通过中断引脚(INT1或INT2)检测0g、以及脉冲检测(用于快?┑ 裙 δ 堋 ?0g 偏置和灵敏度是出厂配置,无需外部器件。客户可使用指定的0g寄存器和g-Select量程选择对0g偏置进行校准,量程可通过命令选择3个加速度范围(2g/4g/8g)。
MMA7455数字三轴加速度传感器模块核心为飞思卡尔公司的MMA7455L数字三轴加速度传感器,该模块设计使用官方推荐设计,板卡线路经过高电磁兼容设计和优化,具有输出精确,体积小,工作可靠,各种标识清晰,扩展性好等特点。
MMA7455L芯片安装在带DIP插脚的印刷电路板(PCB)上,它允许客户将其集成到特定的设计应用对产品进行评估。这样客户就能够在他们自己硬件和软件环境内灵活地评估器件。
模块主要参数:
* Z轴自测
* 低压操作:2.4V – 3.6V
* 用于偏置校准的用户指
* 定寄存器
* 可编程阀值中断输出
* 电平检测模式运动识别(冲击、震动、自由下落)
* 脉冲检测模式单脉冲或双脉冲识别
* 灵敏度64 LSB/g @ 2g /8g 10位模式
* 8位模式的可选灵敏度(±2g、±4g、±8g)
* 可靠的设计、高抗震性(5000g)
* 环保型产品
* 低成本目标应用
在移动设备应用中,MMA7455数字三轴加速度传感器模块可以用于图像稳定性、文字滚动、移动拨号、点击静音等场景。在硬盘驱动(HDD)应用中,可以用于自由下落检测。在笔记本电脑应用中,可以用于自由下落检测、防盗、计步器、运动传感、故障记录仪等场景。
飞思卡尔MMA7455数字三轴加速度传感器模块是一款高性能、低功耗、紧凑型的加速度传感器模块,广泛应用于移动设备、硬盘驱动、笔记本电脑等领域。
屈子1
- 粉丝: 18
- 资源: 7万+
最新资源
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化广义神经网络GRNN实现数据回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化相关向量机RVM实现北半球光伏数据预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化极限学习机ELM实现乳腺肿瘤诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化广义神经网络GRNN实现电机故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于龙格库塔优化算法RUN优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化广义神经网络GRNN实现数据回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化极限学习机ELM实现乳腺肿瘤诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化相关向量机RVM实现北半球光伏数据预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于能量谷优化算法EVO优化广义神经网络GRNN实现电机故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于麻雀搜索优化算法SSA优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于能量谷优化算法EVO优化极限学习机ELM实现乳腺肿瘤诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于能量谷优化算法EVO优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar