启明云端分享:低功耗高性价比的嵌入式无线网络控制模块

简介: ESP-12S(WT8266-S6) WiFi 模块是由启明云端科技开发的、低功耗高性价比的嵌入式无线网络控制模块。可满足智能电网、楼宇自动化、安防、智能家居、远程医疗等物联网应用的需求。

概述

ESP-12S(WT8266-S6) WiFi 模块是由启明云端科技开发的、低功耗高性价比的嵌入式无线网络控制模块。可满足智能电网、楼宇自动化、安防、智能家居、远程医疗等物联网应用的需求。

该模块核心处理器 ESP8266 在较小尺寸封装中集成了业界领先的 Tensilica L106 超低功耗 32 位微型 MCU,带有 16 位精简模式,主频⽀持 80 MHz 和 160 MHz,支持 RTOS,集成WiFi MAC/BB/RF/PA/LNA,板载天线。

该模块支持标准的 IEEE802.11 b/g/n 协议,完整的 TCP/IP 协议栈。用户可以使用该模块为现有的设备添加联网功能,也可以构建独立的网络控制器。

主要特性

• 采用 SMD-16 封装

• 板载 PCB 天线

• 工作电压:3.3V

• 工作环境温度:-20-85°C

• CPU Tensilica L106

o RAM 50KB(可用)

o Flash 32Mbit

• 系统

o 802.11 b/g/n

o 内置 Tensilica L106 超低功耗 32 位微型 MCU,带有 16 位精简模式,主频支持 80 MHz 和 160

MHz,支持 RTOS

o WIFI @2.4 GHz,支持 WEP/WPA-PSK/WPA2-PSK 安全模式

o 超小尺寸模组 24mm16mm3mm(±0.2mm)

o 内置 10 bit 高精度 ADC

o 内置 TCP/IP 协议栈

o 内置 TR 开关、balun、LNA、功率放大器和匹配网络

o 深度睡眠保持电流为 20uA,关断电流小于 5uA

o 串口速率最高可达 4Mbps

o 待机状态消耗功率小于 1.0mW (DTIM3)

o 支持 AT 远程升级及云端 OTA 升级

o 支持 STA/AP/STA+AP 工作模式

系统框图

1.jpg

引脚描述

2.jpg

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
267 3
RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 网络架构
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet,超级精简高效的轻量化模块
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet,超级精简高效的轻量化模块
644 63
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet,超级精简高效的轻量化模块
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
390 62
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
|
7月前
|
存储 人工智能 编解码
Deepseek 3FS解读与源码分析(2):网络通信模块分析
2025年2月28日,DeepSeek 正式开源其颠覆性文件系统Fire-Flyer 3FS(以下简称3FS),重新定义了分布式存储的性能边界。本文基于DeepSeek发表的技术报告与开源代码,深度解析 3FS 网络通信模块的核心设计及其对AI基础设施的革新意义。
Deepseek 3FS解读与源码分析(2):网络通信模块分析
|
12月前
|
存储 人工智能 安全
云端防御:云计算时代的网络安全策略
随着云计算技术的飞速发展,企业和个人越来越依赖云服务来存储和处理数据。然而,云环境的开放性和灵活性也带来了新的安全挑战。本文将探讨在云计算时代,如何通过有效的网络安全策略保护数据不受威胁。我们将深入分析云服务的安全问题,并介绍一些实用的网络安全措施,帮助读者建立起一套完整的云端防御体系。
160 1
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
RT-DETR改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 优化颈部网络
RT-DETR改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 优化颈部网络
275 10
RT-DETR改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 优化颈部网络
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
283 9
YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
280 9
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
YOLOv11改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 二次创新C3k2 改进颈部网络
YOLOv11改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 二次创新C3k2 改进颈部网络
507 6
YOLOv11改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 二次创新C3k2 改进颈部网络
|
8月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 网络架构
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet,超级精简高效的轻量化模块
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet,超级精简高效的轻量化模块
582 19