- Cortex-M7處理器的核心本質為微控制器，卻擁有高達600MHz的主頻，高密度的512KB TCM SRAM和16MB的高速SDRAM，超快的實時響應，超強處理性能賦予了RT1052視頻編解碼的能力。 對于視屏應用來說，當處理器內部不具備GPU單元時，編解碼庫對視頻文件的解碼需要由CPU提供快速的運算能力以及大量的內存作為緩沖，這是傳統單片機無法勝任的主要因素，所以視頻應用多采用M6Y2C Cortex-A7\M6708 Cortex-A9這類應用處理器的核心板。 M1052作為Cortex-
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MCU Cortex-M7
- 最近幾年，FPGA這個概念越來越多地出現。 例如，比特幣挖礦，就有使用基于FPGA的礦機。還有，之前微軟表示，將在數據中心里，使用FPGA“代替”CPU，等等。 其實，對于專業人士來說，FPGA并不陌生，它一直都被廣泛使用。但是，大部分人還不是太了解它，對它有很多疑問——FPGA到底是什么?為什么要使用它?相比 CPU、GPU、ASIC(專用芯片)，FPGA有什么特點?…… 今天，帶著這一系列的問題，我們一起來——揭秘FPGA。 為什么使用FPGA? 眾所周知，通用處理器(CPU)的摩爾定律
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FPGA，云計算，GPU
- 基于FPGA ( Field Programmable Gate Array)的高速光纖傳輸系統設計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光口協議的IP核進行例化和設計，并選用了具有高速數據傳輸通信性能的光模塊進行數據傳輸，實際測試驗證了本設計工作可靠性，其功能完善能與更高的控制系統形成靈活對接。該基于FPGA的高速光纖通信基帶板是以創新基金項目為依托進行的設計，具體的設計成果能為從事采用FPGA開發光口的高速數據傳輸方面的工程人員提
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基帶板 FPGA 高速光纖傳輸 光模塊 201807
- 從2017年下半年開始，MCU出現了供貨緊張[1]。據部分MCU廠商介紹，并不是所有MCU產品線都缺貨，只有那些暢銷產品才會缺貨或延遲供貨，并預計這種供貨緊張狀態會到今年年底。與此同時，MCU廠商也在為殺手級應用厲兵秣馬。那么，新的MCU具備哪些新功能?為此，電子產品世界記者于2018年6月走訪或電子郵件采訪了部分MCU廠商。
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MCU 安全 DSC MPU 模擬 201807
- 2018年上半年，基于銷售額的MCU市場仍然會保持不錯增長態勢。預計2018年全年，MCU市場增長率將達到15%，出貨量為53億美元，汽車電子、消費類和工業將會保持較快的增長。
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MCU 市場 交貨期 漲價 8英寸 201807
- 隨著工廠越來越智能化，用于制造監控這些設備的傳感器和自動化設備的技術也變得越來越智能。 微控制器(MCU)則需要快速有效地適應不同類型的傳感和測量的應用需求，特別是那些涉及照明、濕度、溫度、電力電流、一氧化碳以及涉及許多其他條件或參數的傳感應用。解決適應性需求的一種方法是在MCU中集成可以靈活配置的信號鏈處理模塊，可以根據不同的應用需求做不同的配置。 這種集成信號鏈的設計是新型MSP430FR23xx MCU系列的關鍵組成，具有多個可配置的智能模擬組合模塊外設。智能模擬組合模塊包含多個模擬信號鏈外
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MCU MSP430FR23xx
- 任何一款MCU，其基本原理和功能都是大同小異，所不同的只是其外圍功能模塊的配置及數量、指令系統等。對于指令系統，雖然形式上看似千差萬別，但實際上只是符號的不同，其所代表的含義、所要完成的功能和尋址方式基本上是類似的。因此，對于任何一款MCU，主要應從如下的幾個方面來理解和掌握。 MCU的特點 要了解一款MCU，首先需要知道就是其ROM空間、RAM空間、IO口數量、定時器數量和定時方式、所提供的外圍功能模塊(Peripheral Circuit)、中斷源、工作電壓及功耗等等。 了解這些MCU Fe
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MCU
- Pete Warden，是谷歌TensorFlow團隊成員，也是TensorFLow Mobile的負責人，常年遨游在深度學習的大海。 另外，這些看上去很熟悉的書，也是他的作品。 除此之外，皮特有個新的想法要和大家分享—— 他堅定地相信，未來的深度學習能夠在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。 換句話說，單片機 (MCU) ，有一天會成為深度學習最肥沃的土壤。 這里面的邏輯走得有些繞，但好像還是有點道理的。 為什么是單片機 單片機遍地都是 根據皮特的估計，今年一年全球會有大約400億枚單
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深度學習 MCU
- 在需要靈活性的應用、不斷將可編程邏輯和硬線邏輯結合在一起的系統架構以及適用于兩者的工具的推動下，ASIC和FPGA之間的界限正在變得日益模糊。
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FPGA ASIC
- 嵌入式FPGA(eFPGA)是指將一個或多個FPGA以IP的形式嵌入ASIC，ASSP或SoC等芯片中。 換句話說，eFPGA是一種數字可重構結構，由可編程互連中的可編程邏輯組成，通常表現為矩形陣列，數據輸入和輸出位于邊緣周圍。 eFPGA通常具有數百或數千個輸入和輸出，可連接到總線、數據路徑、控制路徑、GPIO、PHY或任何需要的器件。 所有eFPGA都將查找表(LUT)作為基本構建模塊。 LUT有N個輸入選擇一個小表，其輸出表示N個輸入的任何需要的布爾函數。 有些eFPGA LUT有四個輸入，
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嵌入式 FPGA
- 針對無人機遙感紅外相機傳輸視頻實時性以及機載存儲空間有限等問題，提出了一種FPGA結合專用芯片ADV212的視頻壓縮處理方案，該方案可對720×576分辨率的紅外視頻進行實時壓縮并可通過串口接收外部命令調整視頻壓縮比，FPGA配置ADV212初始化以及接收ADV212壓縮后的視頻數據，數據經過FPGA處理后傳輸到機載收發信機并傳回地面設備。測試結果表明，系統工作穩定可控，視頻壓縮實時性強，可廣泛應用于無人機遙感領域。
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無人機 FPGA ADV212 視頻壓縮 201806
- 去年7月，ST MCU即將封單的消息一出，引起了業內的普遍關注。如此一來，從小家電、健康量測到車用、物聯網等相關市場，企業不得不找到好的替代。雖然ST是大陸第二大通用MCU供應商，但實際上ST的MCU替代方案很多。比如Silicon Labs的EFM8BB1以及 EFM8BB2都是ST MCU的完美替代品。其有集成度高、體積小、功耗低和優越的節電模式等特點，是成本敏感型的嵌入式系統和便攜式設備等應用的理想選擇。 Silicon Labs的EFM8BB系列采用流水線式CIP-51內核，可完全兼容標準8
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ST MCU
- 網絡邊緣計算革命蓄勢待發，不過，只有具備AI系統專長的開發人員方可駕輕就熟。隨著用戶尋求更高級別的智能，對于靠近IoT(物聯網)數據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現人工智能? 近日，萊迪思半導體公司推出了超低功耗 Lattice SensAI。公司亞太區資深事業發展經理陳英仁先生稱其低功耗FPGA將與MCU(微控制器)競爭，主攻低功耗、對計算精度要求不是那么高、低成本、小尺寸的嵌入式AI市場。 哪些場景需要傳感器“耍小聰明”? 如果說控制是rule d
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FPGA 傳感器
- 微信的提示音響了起來，拿起手機，是老友發來的，談到了一個其感興趣的項目。他認為該項目有較強市場需求，較大的投資前景，想拉我一齊入伙。這里嚴重強調一下!非!傳!銷!老友的市場分析與洞察力是我不可及的，利用我的技術實力與經驗來提高這個項目的市場競爭力，遂考慮加入，一同為項目出力，搭個車賺些錢。 談未來，談分錢還是很輕松的，可是到技術經驗上，到市場競爭力就要嚴謹、就要豐富、就要準確——這可把我給難壞了，因為項目的核心是藍牙，是我未曾接觸過的領域。 還好，我還有一周的時間去熟悉這個項目，制定項目提升方案。
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世強 MCU
- 架構轉變和網絡邊緣日益增長的智能需求 自第一臺電腦發明以來，尋求最理想系統架構的路途始終充滿坎坷。從計算發展史中可以看出，系統架構始終在計算資源遠離用戶的集中式架構和處理資源靠近用戶的分布式架構之間反復搖擺。曾于20世紀70年代和80年代流行的基于服務器的方案則采用高度集中化的方法積蓄計算資源和存儲能力。但是這一理念很快在低成本個人電腦和互聯網快速發展的80和90年代衰落了。在這種新的架構模式下，計算任務不斷向個人電腦傾斜。 圍繞個人電腦構建的高度分布式方案似乎無懈可擊，直到以智能手機、平板電腦和
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邊緣計算 FPGA
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