8022WS单键单输出LED调光触摸芯片技术规格

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"8022WS是一款专为实现人体触摸界面设计的单键单输出LED调光触摸芯片。这款集成电路适用于替代传统的机械轻触按键,提供防水、防尘、密封隔离以及美观的操作界面,特别适合于LED灯光的触摸开关控制和亮度调节。其主要特点包括宽工作电压范围(2.2~5.5V),低待机功耗,以及高抗干扰能力。此外,8022WS支持多种环境自适应算法,内置稳压源和保护功能,确保了高可靠性和稳定性。封装形式为SOP8。该芯片具有高灵敏度且可调节,适用于各种形状和材料的按键感应盘,能适应不同面板厚度和材质。其独特的防水工作模式即使在完全被水覆盖的情况下仍能准确响应,避免了普通感应按键在湿润环境下的误操作问题。8022WS主要应用于触摸台灯和触摸护眼台灯等领域。" 本文档详细介绍了8022WS触摸芯片的功能特性和应用。首先,芯片的设计目标是提供一个触摸式的LED控制方案,通过简单的外围电路实现触摸开关和调光功能。其特性包括宽泛的工作电压范围,使得它可以在各种电源条件下稳定工作;极低的待机功耗,节省能源;良好的工作温度范围,适应各种环境;以及高水平的人体静电放电防护,增强了芯片的耐用性。此外,8022WS具有快速的按键响应时间和无频闪的控制信号输出,保证了用户的使用体验。 8022WS的按键感应盘设计灵活,允许采用不同形状、材料和尺寸,适应多种应用场景。无论是PCB铜箔、金属片还是其他导电材料,只要满足最小尺寸要求,都可以作为感应盘使用。同时,芯片能适应不同厚度和材质的面板,如有机玻璃、钢化玻璃、塑料等。特别的是,8022WS具有独特的防水工作模式,即使在水下也能保持正常操作,解决了传统感应按键在潮湿环境下可能出现的问题。 在应用方面,8022WS主要应用于触摸台灯和护眼台灯,为这些产品提供了便捷且可靠的触摸控制功能。通过了解芯片的引脚定义和功能,开发者可以更有效地将8022WS集成到他们的产品设计中,实现高效、稳定的触摸控制和调光效果。 8022WS是一款集高效、低功耗、高可靠性和用户体验于一体的触摸调光芯片,为LED照明产品的智能化提供了理想解决方案。

index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 36 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 37 38 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 39 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 40 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 41 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 42 VIF_list 43 44 45 pca = PCA(n_components=0.9) 46 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 47 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 48 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 49 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 50 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 51 new_train_pca_90.describe() 52 53 pca = PCA(n_components=0.95) 54 new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 55 new_test_pca_16 = pca.transform(test_data_scaler) 56 new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) 57 new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) 58 new_train_pca_16['target'] = train_data_scaler['target'] 59 new_train_pca_16.describe() 60 61 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor 62 63 from sklearn.model_selection import learning_curve 64 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 65 66 new_train_pca_16 = new_train_pca_16.fillna(0) 67 train = new_train_pca_16[new_test_pca_16.columns] 68 target = new_train_pca_16['target'] 69 70 train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) 71 72 clf = LinearRegression() 73 clf.fit(train_data, train_target) 74 score = mean_squared_error(test_target, clf.predict(test_data)) 75 print("LinearRegression: ", score) 76 77 train_score = [] 78 test_score = []解释每一句代码的意思

2023-06-16 上传

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False)) 33 34 index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 35 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 36 37 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 38 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 39 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 40 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 41 VIF_list 42 43 44 pca = PCA(n_components=0.9) 45 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 46 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 47 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 48 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 49 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 50 new_train_pca_90.describe()

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