Global
EN
行业方案
技术支持
技术支持
超过千家合作客户,20年服务经验,从选型到技术支持我们都能为您提供
可持续发展
可持续发展
持续创新、引领行业进步是我们不屈的使命。
新闻&资源
新闻&资源
时刻与您分享我们的一点一滴
关于我们
关于我们
音特电子集技术研发、芯片制造、封装测试、销售和服务于一体
人才发展
人才发展
一同释放潜力,塑造人类健康未来
新闻&资源
时刻与您分享我们的一点一滴
企业新闻 行业资讯 产品知识 知识学堂

新型有机LED突破数据速度

来源:音特电子 发布日期:2020-07-28 浏览次数:3159次
分享:

《音特电子》:行业推送

研究人员正在用一种新型有机LED来突破数据速度的界限。
域提供“实际上”无限的带宽(>400 THz)。在这些系统中,可见光通信(VLC)之所以吸引人,是因为它有可能利用已经广泛用于从照明系统到移动电话和电视显示器这些商业应用中的发光设备。
在迄今为止报道的最快的VLC链路中,光发射器由发光二极管(LED)和激光二极管(LD)组成,这些二极管以无机半导体(通常是氮化镓)作为发射介质,具有高光输出功率和宽带宽。这些特性使无机LED和LD适合集成到能够同时提供白色照明和数据传输的两用照明设备中。但是,有机发光二极管(OLED)的使用是一种有效的替代,这对于VLC引起了极大的关注。人们对用于通信的OLED的兴趣不仅受到它们在显示技术中的广泛使用的推动,还受到有机电子技术成功的相同优势的驱动。重要的是,有机半导体可以通过热蒸发或旋涂、刮涂、喷墨、喷涂溶液廉价地大面积沉积。大面积OS(Organicsemiconductor)的照明设备已经进入市场,并且有望成为OLED(AMOLED)显示器之后OS(Organicsemiconductor)的下一个大规模应用。
可见光通信(VLC)是一种依靠光强度调制的无线技术,可能会改变物联网(IoT)连接。但是,非透明介质中可见光的低穿透深度阻碍了VLC。一种解决方案是将操作扩展到“近(不)可见”近红外(NIR,700-1000nm)区域,将光谱范围扩展到近红外(NIR,700–1000nm)不仅可以扩展VLC链路的带宽,而且还可为将其集成到许多利用NIR辐射的应用中铺平道路。近红外发射装置用于几个不同的领域,包括安全性、生物检测和光动力/光热治疗,后两者得益于该光谱窗口中生物组织的半透明性。在可穿戴或植入式生物传感器的情况下,NIR光子可用于监视人类生命体征并与其他设备进行无线通信。
科学家创造了新的远红/近红外溶液处理的OLED。通过将设备集成到实时VLC装置中,如下图1a所示,达到了超过1Mb/s的无错误传输速度通。成功地扩展了带宽,并为有机发光二极管实现了有史以来最快的数据速度。
新型OLED在《光科学与应用》杂志上进行了描述,为新型物联网(IoT)连接以及可穿戴和可植入生物传感器技术创造了机遇。
该项目是纽卡斯尔大学、伦敦大学学院、伦敦纳米技术中心、波兰科学院有机化学研究所(波兰华沙)和国家研究委员会纳米结构材料研究所(CNR-ISMN,Bologna,Italy)之间的合作。
从物联网应用的角度来看,该团队通过这一开创性设备实现的数据速率足以支持室内点对点链路。
研究人员强调了在没有计算复杂和功率要求高的均衡器的情况下实现这种数据速率的可能性。由于有机发光二极管的活性层中没有有毒的重金属,新的VLC装置有望集成便携式、可佩戴或可植入的有机生物传感器。

热门新闻
AI眼镜加速进入消费市场,微型电子元器件迎来新机遇
2026-07-15
随着人工智能技术不断发展,AI功能正在从云端计算逐步延伸至终端设备。近年来,AI眼镜作为融合人工智能、可穿戴技术和智能交互的新型产品,正在受到市场关注,并逐渐探索在智能办公、信息交互、生活辅助以及娱乐应用等多个场景中的应用。 相比传统智能眼镜,新一代AI眼镜不仅具备显示、拍摄、语音交互等功能,还集成了AI芯片、摄像模组、传感器、无线通信模块以及电源管理系统等多个电子单元。随着设备功能持续增加,产
机器人走进更多场景,电子元器件迎来新应用增长点
2026-07-15
近年来,随着人工智能、智能制造以及自动化技术快速发展,机器人产业正在迎来新的发展阶段。从工业生产线上的智能机器人,到物流配送、医疗辅助、商业服务以及家庭应用场景,机器人正逐步拓展应用边界,成为推动智能化发展的重要力量。 相比传统机械设备,现代机器人不仅具备运动控制能力,还融合了大量电子技术,包括高性能控制芯片、精密传感器、通信模块、电机驱动系统以及电源管理单元等。随着机器人功能不断丰富,设备内部
AI算力狂奔背后:数据中心电源系统迎来新挑战
2026-07-15
随着人工智能技术快速发展,AI大模型、智能计算、自动驾驶以及工业智能化应用持续推进,全球对于算力基础设施的需求不断增长。作为支撑人工智能应用的重要基础,AI服务器和数据中心正在成为电子产业新的发展热点。 近年来,AI模型规模不断扩大,训练和推理任务对计算能力提出更高要求,推动高性能计算芯片、服务器设备以及数据中心建设持续升级。相比传统服务器,AI服务器通常需要搭载更多高性能处理器、加速芯片、高速