Portal für Konstruktion und Entwicklung
von Medizin- und Laborprodukten


Zurück


SiT1569 und SiT1576

Präzisions-Referenztaktgeber

Die Endrich Bauelemente GmbH hat die neuen SiT1569-Oszillator und den SiT1576 Super TCXO von SiTime in ihr Sortiment aufgenommen. Diese Timing-Lösungen für Frequenzen im Bereich von1 Hz bis 2 MHz (SiT1576) bzw. 1 Hz bis 462 kHz (SiT1569) werden im einem kleinen 1.5 mm x 0.8 mm x 0.6mm  CSP (Chip-Scale-Paket) produziert und ermöglichen es, batteriebetriebene IoT-Sensoren bis zu 10 Jahre zu betreiben. Durch die Verwendung der revolutionären TempFlat™ MEMS und Mixed-Signal-Technologie bieten diese Oszillatoren eine extreme Zeitmessgenauigkeit und damit eine außerordentliche Möglichkeit, Leistung einzusparen.

Die ultrazuverlässigen Low-Jitter SiT1576 und SiT1569 Referenztaktgeber sind so konzipiert, dass sie Mikrocontroller (MCUs) und analoge Front-End- (AFE) Module in einer Vielzahl von tragbaren Applikationen sowie in IoT-Anwendungen takten. Railroad Sensoren in medizinische Diagnostikgeräte profitieren besonders von diesen Eigenschaften.

"Diese neuen Timing-Lösungen von SiTime lösen die schwierigsten Design-Herausforderungen: Geringere Abmessungen, lange Akkulaufzeit und besondere Timing-Genauigkeit werden angesichts des schnellen Wachstums von IoT immer wichtiger", sagte Piyush Sevalia, Executive Vice President Marketing bei SiTime.
Diese MEMS-Timing-Lösungen ermöglichen eine bislang unerreichte Größenreduzierung und Verbesserung der Batterielebensdauer durch den Austausch von sperrigen Quarzoszillatoren mit begrenzten Frequenzoptionen oder „stromverbrauchenden" internen Oszillatorschaltungen einer MCU, die in der Regel keine hohe Genauigkeit bieten und gleichzeitig I / O-Pins verbrauchen.

www.endrich.com


Zurück

    MED Market

    Newsletter Anmeldung

    Termine


    Bild der Woche

    Datenwissenschaft
    Erkenntnisse durch Standardisierung

     

    Das Feld der Informationswissenschaften und Big Data entwickelt sich in atemberaubendem Tempo. Hier tun sich ungeheure Herausforderungen und ungeahnte Potenziale für die Wissenschaft auf. Die Helmholtz-Gemeinschaft verstärkt deshalb ihre Kompetenz im Bereich Information & Data Science und fördert innovative Forschungsprojekte mit insgesamt 17 Millionen Euro für die nächsten drei Jahre. Eines davon ist das „Helmholtz Analytics Framework“, welches vom KIT co-koordiniert wird.

    Mehr dazu