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深入了解數(shù)字音頻接口TDM在軟硬件配置中的問題
在 PCB 板內(nèi)的音頻設(shè)計時，很多時候都是以模擬信號作為前后輸入輸出，但是板內(nèi)更多是以數(shù)字信號為主，例如我們可以看到各種 aux、同軸、蓮花口等信號輸入。只要音頻需要進行處理，一般都是需要轉(zhuǎn)成數(shù)字信號來進行的，比如當我們在用 FPGA、DSP、單片機等系統(tǒng)時。大多數(shù)情況下，簡單 2 通道的實現(xiàn)在軟硬件上還是比較簡單，但是上升到 TDM8 以上，很多客戶就會面臨穩(wěn)定性的問題。接下來將分兩個板塊——軟件和硬件，為大家說明如何有效規(guī)避這些風險。
2024-09-03
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開發(fā)嵌入式系統(tǒng) 這五種微處理器該怎么選？
本文介紹了嵌入式系統(tǒng)中常用的五種微處理器類型：微處理器單元（MPU）、微控制器（MCU）、數(shù)字信號處理器（DSP）、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）和單片機（SBC）。文章詳細闡述了每種處理器的功能、優(yōu)點、缺點以及選擇建議，并列出了一些精選的微處理器產(chǎn)品，供讀者參考。
2024-08-01
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RF ADC為什么有如此多電源軌和電源域？
為了解電源域和電源的增長情況，我們需要追溯ADC的歷史脈絡(luò)。早期ADC采樣速度很慢，大約在數(shù)十MHz內(nèi)，而數(shù)字內(nèi)容很少，幾乎不存在。電路的數(shù)字部分主要涉及如何將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)字接收邏輯——專用集成電路 (ASIC) 或現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)。用于制造這些電路的工藝節(jié)點幾何尺寸較大，約在180 nm或更大。使用單電壓軌(1.8 V )和兩個不同的域（AVDD和DVDD，分別用于模擬域和數(shù)字域），便可獲得足夠好的性能。
2024-07-09
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為邊緣 AI 節(jié)點供電：邊緣 AI 對供電系統(tǒng)設(shè)計的影響
邊緣 AI 是將 AI 模型直接部署在位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上；此舉可通過采用設(shè)備上的處理功能來實現(xiàn)低延遲響應(yīng)，從而減少對云計算的依賴。若將邊緣 AI 添加到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（構(gòu)成 AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）系統(tǒng)的組合）中，則還可以分析傳感器數(shù)據(jù)、識別模式、得出推論并在本地層面做出決策，從而盡量減少數(shù)據(jù)過載；然后，只需要通過網(wǎng)關(guān)傳輸相關(guān)結(jié)果。邊緣 AI 可以最大限度地減少傳入和傳出云端的數(shù)據(jù)，優(yōu)化帶寬利用并適應(yīng)微控制器和 FPGA 等資源受限的邊緣設(shè)備。
2024-07-05
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高分辨率低功耗圖像傳感器，工業(yè)5.0進階應(yīng)用必備
在更快的連接速度、更高的自動化程度和更智能系統(tǒng)的推動下，工業(yè)4.0加快了視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺系統(tǒng)負責捕捉圖像，對其進行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進行處理。如今，工業(yè)5.0更進一步，通過在整個數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機器學習（ML），實現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。
2024-06-17
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采用創(chuàng)新的FPGA 器件來實現(xiàn)更經(jīng)濟且更高能效的大模型推理解決方案
采用 FPGA 器件來加速LLM 性能，在運行 Llama2 70B 參數(shù)模型時，Speedster7t FPGA 如何與 GPU 解決方案相媲美？證據(jù)是令人信服的——Achronix Speedster7t FPGA通過提供計算能力、內(nèi)存帶寬和卓越能效的最佳組合，在處理大型語言模型（LLM）方面表現(xiàn)出色，這是當今LLM復雜需求的基本要求。
2024-06-14
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面向現(xiàn)代視覺系統(tǒng)的低功耗圖像傳感器
在更快的連接速度、更高的自動化程度和更智能系統(tǒng)的推動下，工業(yè)4.0加快了視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺系統(tǒng)負責捕捉圖像，對其進行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進行處理。如今，工業(yè)5.0更進一步，通過在整個數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機器學習（ML），實現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。
2024-05-28
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嵌入式系統(tǒng)的微處理器選擇
任何一個電子系統(tǒng)都需要一個微處理器（MPU）內(nèi)核，當然也有些系統(tǒng)會選擇微控制器（MCU），或是數(shù)字信號處理器（DSP）、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA），甚至是單片機（SBC）來負責系統(tǒng)的計算與控制工作，以下將為您進行微處理器等相關(guān)產(chǎn)品的概要介紹。
2024-05-06
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BYO、FPGA開發(fā)板與商用，一文詳解各類原型驗證
幾十年來，數(shù)字芯片設(shè)計復雜度不斷攀升，使芯片驗證面臨資金與時間的巨大挑戰(zhàn)。在早期，開發(fā)者為了驗證芯片設(shè)計是否符合預期目標，不得不依賴于耗時的仿真結(jié)果或是等待實際芯片生產(chǎn)（流片）的成果。無論是進行多次仿真模擬還是面臨流片失敗，都意味著巨大的時間和金錢成本。
2024-03-29
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為什么采用聚合物鋁電解電容器可以解決電源設(shè)計的痛點？
在設(shè)計 USB 電源以及電子系統(tǒng)和子系統(tǒng)（包括 IC、特定應(yīng)用 IC (ASIC)、中央處理器 (CPU) 和現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)）的功率輸送解決方案時，設(shè)計人員會不斷尋找方法來提高效率，同時確保以緊湊的外形尺寸在寬溫度范圍內(nèi)提供穩(wěn)定、無噪聲的功率。他們需要提高效率、穩(wěn)定性和可靠性，降低成本，并縮小解決方案的外形尺寸。同時，還必須滿足應(yīng)用中不斷增多的功率性能要求，包括平滑處理電源電路的輸入和輸出電流、支持峰值功率需求以及抑制電壓波動。
2024-03-15
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利用FPGA進行基本運算及特殊函數(shù)定點運算
FPGA以擅長高速并行數(shù)據(jù)處理而聞名，從有線/無線通信到圖像處理中各種DSP算法，再到現(xiàn)今火爆的AI應(yīng)用，都離不開卷積、濾波、變換等基本的數(shù)學運算。但由于FPGA的硬件結(jié)構(gòu)和開發(fā)特性使得其對很多算法不友好，之前本人零散地總結(jié)和轉(zhuǎn)載了些基本的數(shù)學運算在FPGA中的實現(xiàn)方式，今天做一個系統(tǒng)的總結(jié)歸納。
2024-02-21
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如何用內(nèi)部邏輯分析儀調(diào)試FPGA？
進行硬件設(shè)計的功能調(diào)試時，FPGA的再編程能力是關(guān)鍵的優(yōu)點。CPLD和FPGA早期使用時，如果發(fā)現(xiàn)設(shè)計不能正常工作，工程師就使用“調(diào)試鉤”的方法。先將要觀察的FPGA內(nèi)部信號引到引腳，然后用外部的邏輯分析儀捕獲數(shù)據(jù)。然而當設(shè)計的復雜程度增加時，這個方法就不再適合了，其中有幾個原因。第一是由于FPGA的功能增加了，而器件的引腳數(shù)目卻緩慢地增長。因此，可用邏輯對I/O的比率減小了，參見圖1。此外，設(shè)計很復雜時，通常完成設(shè)計后只有幾個空余的引腳，或者根本就沒有空余的引腳能用于調(diào)試。
2024-02-04
- 干簧管的外形與符號,如何檢測干簧管
- UWB芯片深入城市每一條“神經(jīng)末梢”！紐瑞芯“創(chuàng)芯版圖”再升級，劍指數(shù)字中國時空基底
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