RF-WM-3200:低功耗Wi-Fi模块集成TI CC3200,打造专业物联网解决方案

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RF-WM-3200B1是一款由RF-Star推出的嵌入式Wi-Fi模块,它基于TI公司的SimpleLink Wi-Fi CC3200芯片,这是一款先进的2.4GHz无线通信处理器,集成了高性能的ARM Cortex-M4微控制器。这款模块在智能穿戴设备领域具有广泛的应用潜力,因为它不仅具备低功耗特性,适合电池续航要求高的设备,而且功能强大。 RF-Star作为一家专注于绿色低功耗无线射频技术的高新技术企业,与TI紧密合作,作为其在中国的第三方合作伙伴(IDH),提供高品质的电子产品研发解决方案和核心组件。他们拥有多项产品认证和专利,团队由射频行业经验丰富的专家组成,致力于解决客户在无线通信和射频设计方面的挑战,帮助客户加快产品开发进程。 RF-WM-3200的核心功能包括集成的TCP/IP协议栈,支持802.11b/g/n无线标准,能够运作于Station(接入点)、AP(接入点模式)和Wi-Fi Direct模式,满足不同的网络应用场景。模块还内置了硬件加密引擎,可以实现快速且安全地连接云服务,保证数据传输的安全性。此外,模块提供了丰富的接口选项,如Fast parallel接口、I2S音频接口、SD/MMC存储接口、多种串行通信接口(UART、SPI、I2C)以及模拟数字转换器(ADC)和通用输入输出(GPIO),便于与其他硬件设备进行灵活连接。 操作模式上,模块支持数据透传和AT命令,便于用户根据实际需求进行控制。安全性方面,支持WPA2个人和企业级加密,确保了网络连接的安全。此外,模块的设计注重成本效益,提供多种天线接口供用户选择,适应不同环境下的信号接收和发射需求。 RF-WM-3200B1模块凭借其集成的高性能处理器、全面的无线连接能力、丰富的接口支持和强大的安全功能,成为物联网设备中理想的Wi-Fi解决方案,特别适合那些对能耗管理、连接稳定性和安全性有高要求的智能穿戴设备或小型物联网设备制造商。通过与RF-Star的专业技术支持和服务,开发者可以更高效地实现无线产品的设计和开发。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传