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基于FPGA的高速光纖通信基帶板的設(shè)計(jì)

基于FPGA ( Field Programmable Gate Array)的高速光纖傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)出高速光纖通信基帶板。該基帶板使用Xilinx公司的Virtex-6系列芯片，使用FPGA中自帶的Aurora光口協(xié)議的IP核進(jìn)行例化和設(shè)計(jì)，并選用了具有高速數(shù)據(jù)傳輸通信性能的光模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)際測(cè)試驗(yàn)證了本設(shè)計(jì)工作可靠性，其功能完善能與更高的控制系統(tǒng)形成靈活對(duì)接。該基于FPGA的高速光纖通信基帶板是以創(chuàng)新基金項(xiàng)目為依托進(jìn)行的設(shè)計(jì)，具體的設(shè)計(jì)成果能為從事采用FPGA開(kāi)發(fā)光口的高速數(shù)據(jù)傳輸方面的工程人員提
關(guān)鍵字：基帶板 FPGA 高速光纖傳輸光模塊 201807

麻省理工學(xué)院新技術(shù)：可穿墻看到人體

　　麻省理工學(xué)院(MIT)計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)建了一個(gè)系統(tǒng)，可以透過(guò)墻壁看到你的身體，重現(xiàn)你在走路、坐著或靜止不動(dòng)時(shí)的姿勢(shì)。這套系統(tǒng)借助射頻波來(lái)感知你的位置，然后將你的身體重新變?yōu)楹?jiǎn)單的線條畫(huà)。該系統(tǒng)被稱為 RF-Pose?！　≡搶?shí)驗(yàn)室在介紹 RF-Pose 系統(tǒng)的一份公告中寫道：　　研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析從人體上反彈過(guò)來(lái)的無(wú)線電信號(hào)，然后創(chuàng)建一個(gè)動(dòng)態(tài)線條畫(huà)，在你走路、駐足、坐下以及活動(dòng)四肢時(shí)，這個(gè)線條畫(huà)也會(huì)模擬這些動(dòng)作?！　⊙芯繄F(tuán)隊(duì)表示，該系統(tǒng)可用于監(jiān)測(cè)帕金森氏癥和多發(fā)性硬化癥(MS)等疾病
關(guān)鍵字： MIT， RF-Pose

當(dāng)FPGA越來(lái)越像SoC，F(xiàn)PGA跟ASIC還有啥區(qū)別

在需要靈活性的應(yīng)用、不斷將可編程邏輯和硬線邏輯結(jié)合在一起的系統(tǒng)架構(gòu)以及適用于兩者的工具的推動(dòng)下，ASIC和FPGA之間的界限正在變得日益模糊。
關(guān)鍵字： FPGA ASIC

一文讀懂嵌入式FPGA

　　嵌入式FPGA(eFPGA)是指將一個(gè)或多個(gè)FPGA以IP的形式嵌入ASIC，ASSP或SoC等芯片中?！　Q句話說(shuō)，eFPGA是一種數(shù)字可重構(gòu)結(jié)構(gòu)，由可編程互連中的可編程邏輯組成，通常表現(xiàn)為矩形陣列，數(shù)據(jù)輸入和輸出位于邊緣周圍。 eFPGA通常具有數(shù)百或數(shù)千個(gè)輸入和輸出，可連接到總線、數(shù)據(jù)路徑、控制路徑、GPIO、PHY或任何需要的器件。　　所有eFPGA都將查找表(LUT)作為基本構(gòu)建模塊。 LUT有N個(gè)輸入選擇一個(gè)小表，其輸出表示N個(gè)輸入的任何需要的布爾函數(shù)。有些eFPGA LUT有四個(gè)輸入，
關(guān)鍵字：嵌入式 FPGA

基于ADV212的無(wú)人機(jī)遙感紅外視頻壓縮系統(tǒng)設(shè)計(jì)　

針對(duì)無(wú)人機(jī)遙感紅外相機(jī)傳輸視頻實(shí)時(shí)性以及機(jī)載存儲(chǔ)空間有限等問(wèn)題，提出了一種FPGA結(jié)合專用芯片ADV212的視頻壓縮處理方案，該方案可對(duì)720×576分辨率的紅外視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮并可通過(guò)串口接收外部命令調(diào)整視頻壓縮比，F(xiàn)PGA配置ADV212初始化以及接收ADV212壓縮后的視頻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)FPGA處理后傳輸?shù)綑C(jī)載收發(fā)信機(jī)并傳回地面設(shè)備。測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)工作穩(wěn)定可控，視頻壓縮實(shí)時(shí)性強(qiáng)，可廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)遙感領(lǐng)域。
關(guān)鍵字：無(wú)人機(jī) FPGA ADV212 視頻壓縮 201806

低功耗FPGA讓傳感器“耍小聰明”

　　網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算革命蓄勢(shì)待發(fā)，不過(guò)，只有具備AI系統(tǒng)專長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)人員方可駕輕就熟。隨著用戶尋求更高級(jí)別的智能，對(duì)于靠近IoT(物聯(lián)網(wǎng))數(shù)據(jù)源的低功耗推理的需求將與日俱增。這些傳感器端尤其是超低功耗的傳感器端如何實(shí)現(xiàn)人工智能?　　近日，萊迪思半導(dǎo)體公司推出了超低功耗 Lattice SensAI。公司亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁先生稱其低功耗FPGA將與MCU(微控制器)競(jìng)爭(zhēng)，主攻低功耗、對(duì)計(jì)算精度要求不是那么高、低成本、小尺寸的嵌入式AI市場(chǎng)?！　∧男﹫?chǎng)景需要傳感器“耍小聰明”?　　如果說(shuō)控制是rule d
關(guān)鍵字： FPGA 傳感器

加速實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)邊緣低功耗人工智能應(yīng)用

　　架構(gòu)轉(zhuǎn)變和網(wǎng)絡(luò)邊緣日益增長(zhǎng)的智能需求　　自第一臺(tái)電腦發(fā)明以來(lái)，尋求最理想系統(tǒng)架構(gòu)的路途始終充滿坎坷。從計(jì)算發(fā)展史中可以看出，系統(tǒng)架構(gòu)始終在計(jì)算資源遠(yuǎn)離用戶的集中式架構(gòu)和處理資源靠近用戶的分布式架構(gòu)之間反復(fù)搖擺。曾于20世紀(jì)70年代和80年代流行的基于服務(wù)器的方案則采用高度集中化的方法積蓄計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力。但是這一理念很快在低成本個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的80和90年代衰落了。在這種新的架構(gòu)模式下，計(jì)算任務(wù)不斷向個(gè)人電腦傾斜。　　圍繞個(gè)人電腦構(gòu)建的高度分布式方案似乎無(wú)懈可擊，直到以智能手機(jī)、平板電腦和
關(guān)鍵字：邊緣計(jì)算 FPGA

80后工程師獨(dú)白：我的工程師生涯還要從紅白機(jī)中的PCB板說(shuō)起

　　“夢(mèng)想這東西和經(jīng)典一樣，永遠(yuǎn)不會(huì)因?yàn)闀r(shí)間而褪色，反而更顯珍貴!　　----獻(xiàn)給所有有夢(mèng)想的人　　我是一個(gè)平凡的工程師，標(biāo)準(zhǔn)的80后，從事單片機(jī)及嵌入式相關(guān)工作已經(jīng)有幾年有余。每天忙忙碌碌，上班下班，既有做出產(chǎn)品時(shí)的開(kāi)心，也有調(diào)試程序時(shí)的痛苦。一個(gè)平凡的人，做著一些平凡的事，每天過(guò)著平凡的生活?！　∮腥苏f(shuō)做電子工程師是年輕人的活，過(guò)了30還不轉(zhuǎn)管理無(wú)論是體力上還是精力上都無(wú)法勝任了。這句話有一定的道理，但如果興趣依舊為何不繼續(xù)追尋自己的夢(mèng)想呢?從小我就對(duì)機(jī)械、電子方面的東西感興趣。聽(tīng)父母說(shuō)，每次買回的玩
關(guān)鍵字： Linux FPGA

高云半導(dǎo)體設(shè)立北美銷售辦事處加速拓展美洲業(yè)務(wù)

　　美國(guó)加州圣何塞，2018年5月21日，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的低功耗、小封裝和性能驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯器件(FPGA)供應(yīng)商廣東高云半導(dǎo)體科技股份有限公司(如下簡(jiǎn)稱“高云半導(dǎo)體”)，近日宣布在硅谷設(shè)立北美銷售辦事處，以順應(yīng)北美地區(qū)在消費(fèi)電子、通信、工業(yè)、汽車電子和醫(yī)療領(lǐng)域?qū)PGA持續(xù)快速增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求，加速高云半導(dǎo)體在美洲地區(qū)的市場(chǎng)拓展與銷售增長(zhǎng)?！　〈送?，高云半導(dǎo)體還與Fahrner-Miller Associates簽署協(xié)議，這家具有代表性的電子制造商將推進(jìn)高云半導(dǎo)體在加利福尼亞北部和內(nèi)華達(dá)北部FPGA產(chǎn)品線
關(guān)鍵字：高云半導(dǎo)體 FPGA

英特爾 FPGA 助力 Microsoft Azure 人工智能

　　新特性：在近日舉行的 Microsoft Build 大會(huì)上，Microsoft推出了基于 Project Brainwave 的 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)硬件加速模型，并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預(yù)覽。客戶可以使用 Azure 大規(guī)模部署的英特爾? FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列)技術(shù)，為其模型提供行業(yè)領(lǐng)先的人工智能 (AI) 推理性能。　　“作為一家整體技術(shù)提供商，我們通過(guò)與 Microsoft 密切合作為人工智能提供支持。人工智能適用于
關(guān)鍵字：英特爾 FPGA

解讀中國(guó)芯片真實(shí)水平，與世界頂尖差多少？

我國(guó)缺乏技術(shù)積累，沒(méi)有辦法很快趕上去。關(guān)鍵是缺乏這方面的人才，很多時(shí)候，人才靠錢來(lái)挖都是挖不到的。
關(guān)鍵字：芯片 FPGA

中國(guó)萬(wàn)能芯片獲突破可用于相控陣?yán)走_(dá) 打破西方壟斷

本次中國(guó)電子和中國(guó)電科在FPGA上取得的成績(jī)，則充分說(shuō)明了，自主研發(fā)的路是完全能夠走通的。
關(guān)鍵字： FPGA 相控陣?yán)走_(dá)

在FPGA的編程語(yǔ)言里，這是你最容易犯的錯(cuò)誤

　　我知道，我對(duì)與電子有關(guān)的所有事情都很著迷，但不論從哪個(gè)角度看，今天的現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)，都顯得“鶴立雞群”，真是非常棒的器件。如果在這個(gè)智能時(shí)代，在這個(gè)領(lǐng)域，想擁有一技之長(zhǎng)的你還沒(méi)有關(guān)注FPGA，那么世界將拋棄你，時(shí)代將拋棄你。本公眾號(hào)作者ALIFPGA，多年FPGA開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，所有文章皆為多年學(xué)習(xí)和工作經(jīng)驗(yàn)之總結(jié)。　　邏輯寫多了，有時(shí)候一些基本的錯(cuò)誤忘了避免了?！　∽蛱煸O(shè)計(jì)邏輯的時(shí)候就不小心觸雷了，有個(gè)信號(hào)有激勵(lì)沒(méi)響應(yīng)，后來(lái)看了時(shí)序報(bào)告，有這么一句話?！　?nbsp; &nbs
關(guān)鍵字： FPGA

FPGA的圖像處理是怎么做到的？

　　基于軟件的圖像處理方法存在著一些局限性，尤其是計(jì)算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作為嵌入式圖像應(yīng)用的平臺(tái)。許多圖像處理本身就是并行計(jì)算的，并且FPGA的編程硬件，本質(zhì)上也是并行的。但是利用FPGA硬件進(jìn)行圖像處理存在很多的困難，需要學(xué)到很多的技巧。下面我介紹兩幾種比較基礎(chǔ)的圖像處理算法思想?！　畏鶊D像的點(diǎn)操作是圖像處理中最簡(jiǎn)單的操作，輸出值只取決于輸入值，與位置無(wú)關(guān)，可以看作是一個(gè)函數(shù)的映射。從硬件實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)說(shuō)，最簡(jiǎn)單的方式就是通過(guò)一個(gè)實(shí)現(xiàn)函數(shù)的模塊對(duì)輸入的每個(gè)像素進(jìn)行依次處
關(guān)鍵字： FPGA 圖像處理

工程師設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)分享：畫(huà)FPGA開(kāi)發(fā)板所犯的那些錯(cuò)誤

　　畫(huà)FPGA開(kāi)發(fā)板所犯的那些錯(cuò)誤，小編這里先截下我最初畫(huà)這個(gè)開(kāi)發(fā)板的一張“慘不忍睹”的PCB讓大家看看?！　op Layer如圖：　　　　Bottom Layer如圖：　　　　第一遍畫(huà)的時(shí)候，想“速戰(zhàn)速?zèng)Q”把它畫(huà)完，草草了事，但是等全部布線完以后卻發(fā)現(xiàn)這里面的錯(cuò)誤實(shí)在是太多了，我覺(jué)得最核心的錯(cuò)誤就是一開(kāi)始就沒(méi)有注意整個(gè)系統(tǒng)各個(gè)元器件的布局，從而導(dǎo)致了“災(zāi)難”的發(fā)生，后來(lái)的布線也就非常困難。大家很容易可以
關(guān)鍵字： FPGA Layer