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    QPI系列EMI滤波器

    QPI系列EMI滤波器

    EMI滤波器(QPI Series EMI Filters)可提供Vicor传导的CM和DM衰减

    发布时间:2018-06-14

    Vicor的 QPI系列有源EMI滤波器提供150 kHz至30 MHz(CISPR22范围)的传导共模(CM)和差模(DM)衰减。专有的有源滤波电路在低频下提供卓越的衰减,旨在支持EN B类限制,包括用于ATCA板的PICMG®3.0。与无源解决方案相比,有源滤波器的使用减少了共模扼流圈的体积,提供了薄型表面贴装器件。较小的尺寸可节省宝贵的电路板空间,降低的高度可增强刀片应用中的气流。


    QPI系列EMI滤波器特性

    • 250 kHz时高达60 dB的CM衰减

    • 250 kHz时高达80 dB的DM衰减

    • 效率:满载时> 99%

    • 高密度,薄型LGA封装

    • 部分型号的集成热插拔功能

    • -40°至100°C的PCB温度

    • TÜV批准

    • 与标准滤波器相比,可节省高达50%的电路板空间

    • 与大多数DC-DC转换器兼容

    QPI Series
    图片数据手册产品型号产品分类产品描述价格操作
    QPI-12LZ电源管理配件-电源模组EMI FILTER VI CHIP 48V 7A LGA¥163.11165在线订购
    QPI-5LZ电源管理配件-电源模组FILTER 24V 14A ACTIVE EMI¥310.79389在线订购
    MQPI-18LP电源管理配件-电源模组FILTER 28V 7A QPI LGA¥629.19989在线订购
    QPI-6LZ电源管理配件-电源模组FILTER 48V, 14A ACTIVE EMI¥359.06136在线订购
    MQPI-18-CB1开发板/评估板/验证板(废弃)EVALUATION BOARD FOR MQPI-18在线订购
    QPI-5-EVAL1开发板/评估板/验证板(废弃)EVALUATION BOARD FOR QPI-5在线订购
    QPI-6-EVAL1开发板/评估板/验证板(废弃)QPI-6 Picor® QuietPower® Series Filters, Active - Band Pass Evaluation Board在线订购
    QPI-12-CB1开发板/评估板/验证板(废弃)EVALUATION BOARD FOR QPI-12在线订购
    QPI-5-CB1开发板/评估板/验证板(废弃)QPI-5 Picor® QuietPower® Series Filters, Active - Band Pass Evaluation Board在线订购

    应用案例

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      Vicor 公司总部位于马萨诸塞州安多弗,自 1981 年以来一直致力于为通信、计算、国防和机器人等关键行业开发和制造高性能电源模块。在过去六年,随着交通运输业进入电气化时代,Vicor 开始涉足这一领域,提供小巧、功率密度高的 DC-DC 电源转换设备助力电动汽车(EV)转型。

    • 资讯Vicor发布三款全新车规级电源模块2024-10-18

      近日,Vicor 发布了三款用于 48V 电动汽车电源系统的车规级电源模块。这些模块提供业界领先的功率密度,可以满足汽车厂商和一级供应商在 2025 年的生产需求。BCM6135、DCM3735 和 PRM3735 使用 Vicor 设计的经过 AEC-Q100 认证的 IC,并已完成与汽车客户的 PPAP(生产件批准程序)过程。

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    • 资讯Vicor耐辐射电源模块助力卫星通信系统变革2024-09-12

      为了减少贫困,是否真的可让宽带普及到所有服务不足的社会阶层?在地面宽带不足的地方,卫星可提供保障。

    • 资讯使用Vicor高热效能电源模块实现紧凑的可扩展设计2024-07-30

      超高的功率密度使全电动工作级水下机器人的有效载荷大大增加,性能远超液压水下机器人,成就了它的许多先进功能。供电网络(PDN)的设计注重利用 Vicor 的固定比率母线转换器(BCM)和稳压 DC-DC 转换器(DCM),完成 600V 直流电的输电和转换,为各种子系统提供高性能、低电压的电源。

    • 资讯通过NBM被侵权的案件,Vicor专利成功经受了有效性挑战的考验2024-06-26

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          虽然人工智能有望带来人类生产力的飞跃,但其运行时能耗巨大,导致温室气体的排放也显著增加。如今,Vicor 电源模块与垂直供电架构相结合,为 GenAI 提供了高效的供电方法,实现行业领先的电流密度。 训练生成式人工智能(GenAI)神经网络模型通常需要花费数月的时间,数千个基于 GPU 并包含数十亿个晶体管的处理器、高带宽 SDRAM 和每秒数太比特的光网络交换机要同时连续运行。虽然人工智能有望带来人类生产力的飞跃,但其运行时能耗巨大,

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