- 新技術將打破射頻干擾難捕獲的僵局-從商業(yè)無線網絡和設備到軍事通信、雷達和電子戰(zhàn)爭(EW)系統(tǒng)，射頻干擾無處不在。由于干擾不可預測，要解決這一問題十分棘手。不過一種稱為無間斷捕獲的RF錄存技術，對解決這一問題可能會特別有用。
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RF 射頻干擾 信號分析儀 無間斷錄存
- 利用有源偏置控制器偏置RF的最佳解決方案-射頻(RF)和微波放大器在特定偏置條件下可提供最佳性能。偏置點所確定的靜態(tài)電流會影響線性度和效率等關健性能指標。雖然某些放大器是自偏置，但許多器件需要外部偏置并使用多個電源，這些電源的時序需要加以適當控制以使器件安全工作。
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rf 放大器
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，FPGA將有效地適應深度學習的發(fā)展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現。
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機器學習 FPGA GPU GPP
- 基于FPGA加速機器學習算法-AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師） 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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機器學習 FPGA
- 工程師必須要知道的FPGA引腳信號分配原則-現在的FPGA向引腳分配信號的任務曾經很簡單，現在也變得相當繁復。
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FPGA FPGA引腳
- 解讀RF放大器的輸出限制-這篇博文是非射頻（RF）與射頻放大器規(guī)格對比系列博文的第三篇。我在之前的兩篇博文中討論了噪聲和雙音失真。今天，我們將討論一個同樣重要的話題-放大器的輸出限制。對于任何應用中的放大器，輸出電壓的擺動范圍以及可供給負載的電流量都有一個限制。
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RF 放大器 輸出限制 射頻放大器
- 剖析FPGA在汽車系統(tǒng)設計中的關鍵作用-選擇不同的微控制器系列時，軟件的兼容性是主要的障礙。大多數公司在軟件的開發(fā)、測試和驗證方面已經進行了大量的投入。因此，將設計轉換到一個新的架構時，通常需要復雜且代價高昂的軟件移植。
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FPGA 汽車電子 微控制器
- 無線射頻技術原理及電路設計技巧-RF（射頻）專指具有一定波長可用于無線電通信的電磁波。電磁波可由其頻率表述為：KHz（千赫），MHz（兆赫）及GHz（千兆赫）。其頻率范圍為VLF（極低頻）也即10-30KHz至EHF（極高頻）也即30-300GHz。
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- 無線充電技術多層次生態(tài)系統(tǒng)結構解析-隨著物聯網（IoT）、可穿戴和便攜式設備的發(fā)展，消費者開始厭倦雜亂的電纜和需要頻繁充電的電池。無線充電的優(yōu)勢遠遠不止于擺脫線纜的束縛。當前市場上各種各樣的近場、遠場充電無線技術，其中包括感應式、諧振式、RF、超聲及紅外線充電，這些技術都需要遵循不同的標準，也需要不同程度的折中。隨著人們對無線世界的向往，預計充電技術將出現急劇增長。
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無線充電 RF IoT
- 如何用單個賽靈思FPGA數字化數百個信號- 在新型賽靈思 FPGA 上使用低電壓差分信號（LVDS），只需一個電阻和一個電容就能夠數字化輸入信號。由于目前這一代賽靈思器件上提供有數百個 LVDS 輸入，理論上使用單個 FPGA 就能夠數字化數百個模擬信號。
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賽靈思 FPGA LVDS
- 工程師談FPGA時序約束七步法-時序例外約束包括FalsePath、MulticyclePath、MaxDelay、MinDelay。但這還不是最完整的時序約束。
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FPGA PCB 接口電路
- FMC+ 標準將嵌入式設計推到全新的高度-更新后的 FPGA 夾層卡規(guī)范提供無與倫比的高 I/O 密度、向后兼容性。
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嵌入式 FPGA
- 如何擴展 FPGA 的工作溫度范圍- 任何電子器件的使用壽命均取決于其工作溫度。在較高溫度下器件會加快老化，使用壽命會縮短。但某些應用要求電子產品工作在器件最大額定工作結溫下。以石油天然氣產業(yè)為例來說明這個問題以及解決方案。
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賽靈思 XA6SLX45 FPGA
- 如何使用FPGA加速機器學習算法- 當前，AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
- 基于ARM和FPGA的多路電機控制方案-專用控制器由ARM(LPC2214)、FPGA(EP2C5T144C8)、驅動器接口電路、編碼器接口電路、限位檢測電路和電源電路等組成，ARM通過串口實現與上位機之間的通信，解析從上位機獲得的控制指令，并通過FPGA產生相應輸出信號給驅動器接口，驅動器接口外接驅動器。
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arm fpga 電機控制
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