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Kionix Productdetail

 
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KXCJK-1038
Tri-Axis, User Selectable 4g, 8g, 16g, Digital (I²C) Output, 3x3x0.9mm LGA - KXCJK-1038

The Kionix KXCJK is a low power tri-axis accelerometer with digital I²C output. The KXCJK features user-selectable parameters including 8-bit, 12-bit, or 14-bit modes, g-ranges from ± 4g, 8g or 16g, and Output Data Rates from 0.781 Hz to 1600 Hz. This part features a 16-pin package, making it pin compatible with other popular products on the market, and offers a low-power motion interrupt. The KXCJK also has internal voltage regulators that allow operation from 1.8 V to 3.6 V with an operating temperature range of -40°C to +85°C.

Not Recommended for New Designs.

특징:

  • 내부 전압 조정기
  • 8비트, 12비트 및 14비트 해상도
  • 낮은 전류 소비량: 저해상도에서 10µA, 고해상도에서 135µA
  • 공급 전압 범위: 1.8V ~ 3.6V
  • ±2g, ±4g 또는 ±8g 사용자 선택 가능 범위
  • I2C 디지털 통신 인터페이스
  • 임베디드 기능
  • 모션 감지
  • 사용자 구성 가능한 웨이크업 기능
  • 프로그래밍 가능한 인터럽트 핀
  • 셀프 테스트 기능
  • RoHS 준수

특징

  • 16핀, 3x3x0.09mm의 소형 패키지
  • 초저전력 소모
  • 탁월한 오프셋 안정성
  • 최대 14비트 해상도
  • 임베디드 웨이크업 기능 및 내부 전압 조정기

제품 사양

중력 범위(g-range) 가속도계 민감도 잡음 (µg/√Hz) 해상도 패키지 크기 핀 및 패키지 유형 인터페이스(출력) 웨이크업 작동 온도 (Min.)[°C] 작동 온도 (Max.)[°C] 공급 전압 [V] 전류 소비량
3 4g, 8g, 16g, User-selectable 512 (14-bit), 32, 16, 8 (8-bit), 512, 256, 128 (12-bit), (counts/g) - 8-bit, 12-bit, 14-bit 3x3x0.9mm 16-pin LGA Digital (I²C) Yes -40 85 1.8-3.6 10-135 μA

평가 보드

제품 번호 지금 구매 설명 문서
EVAL-KXCJK-1038 Cart KXCJK-1038 Evaluation Board

개발자 도구

지금 구매 설명
IoT Evaluation and Development Kit Cart Kionix's IoT evaluation kit utilizes hardware platform based on Nordic Semiconductor's Bluetooth LE SoC. The compact (27/32mm x 4.2mm), highly integrated modular sensor system integrates Kionix's accelerometer (KX122-1037), combo accel-mag (KMX62-1031), and combo accel-gyro (KXG07) sensors along with ROHM's barometric pressure sensor (BM1383AGLV). Additional sensors can be evaluated using the add-on board that can fit inside the kit. This enables measurement of 3D acceleration, 3D magnetism, 3D rotation, air pressure, and temperature, making it ideal for training, prototyping, and initial set development of IoT and wearable applications.