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  • 一種基于FPGA的雙接口NFC芯片驗(yàn)證系統(tǒng)（含偽代碼）

    隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，近場(chǎng)通信（NFC）技術(shù)作為其中的重要組成部分，已廣泛應(yīng)用于智能支付、門(mén)禁系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換等多個(gè)領(lǐng)域。為滿足市場(chǎng)對(duì)高性能、多接口NFC芯片的需求，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于FPGA的雙接口NFC芯片驗(yàn)證系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅提高了芯片驗(yàn)證的效率和準(zhǔn)確性，還為后續(xù)芯片設(shè)計(jì)提供了有力的技術(shù)支持。

  • AI智算網(wǎng)絡(luò)兩大主流架構(gòu)及差異分析

    隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，AI智算網(wǎng)絡(luò)作為支撐AI應(yīng)用高效運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其重要性日益凸顯。在AI智算網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建中，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的選擇對(duì)于系統(tǒng)的性能、成本以及可擴(kuò)展性等方面具有決定性的影響。當(dāng)前，市場(chǎng)中主要存在兩大主流架構(gòu)：InfiniBand和RoCEv2。本文將對(duì)這兩種架構(gòu)進(jìn)行深入探究，并分析它們之間的差異。

  • 基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（附偽代碼）

    在圖像處理領(lǐng)域，邊緣檢測(cè)是一項(xiàng)至關(guān)重要的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別、圖像分割和目標(biāo)跟蹤等任務(wù)中。傳統(tǒng)的圖像邊緣檢測(cè)方法多依賴(lài)于軟件實(shí)現(xiàn)，但由于處理速度的限制，難以滿足實(shí)時(shí)性的需求。FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）以其高度的并行性和可配置性，在實(shí)時(shí)圖像處理領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。本文旨在介紹一種基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

  • Vivado編譯常見(jiàn)錯(cuò)誤合集及解決策略

    Vivado是Xilinx公司推出的一款強(qiáng)大的FPGA開(kāi)發(fā)工具，它為用戶提供了從設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)的全面解決方案。然而，在FPGA設(shè)計(jì)過(guò)程中，Vivado編譯錯(cuò)誤是開(kāi)發(fā)者經(jīng)常遇到的問(wèn)題。本文將總結(jié)Vivado編譯過(guò)程中常見(jiàn)的錯(cuò)誤類(lèi)型，并提供相應(yīng)的解決策略，幫助開(kāi)發(fā)者更有效地解決問(wèn)題。

  • 可靠的電容傳感器接口的模擬前端IC測(cè)量方法

    隨著現(xiàn)代電子技術(shù)的不斷發(fā)展，電容傳感器在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。電容傳感器以其高靈敏度、高分辨率和非接觸測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)自動(dòng)化、智能家居、醫(yī)療健康等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。然而，電容傳感器接口的測(cè)量精度和可靠性一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。模擬前端IC(集成電路)作為電容傳感器接口的核心部件，其測(cè)量方法的選擇和優(yōu)化對(duì)于提高電容傳感器的性能至關(guān)重要。本文將對(duì)目前用于可靠的電容傳感器接口的模擬前端IC測(cè)量方法進(jìn)行綜述和分析。

  • 實(shí)現(xiàn)TPS61163雙通道WLED驅(qū)動(dòng)器電路的設(shè)計(jì)

    隨著智能手機(jī)、PDA等便攜式電子設(shè)備的飛速發(fā)展，背光顯示技術(shù)的需求日益增長(zhǎng)。TPS61163作為一款專(zhuān)為智能手機(jī)等便攜式設(shè)備設(shè)計(jì)的雙通道WLED驅(qū)動(dòng)器，以其高效、低功耗、高精度控制等特點(diǎn)，成為了背光顯示技術(shù)領(lǐng)域的佼佼者。本文旨在探討如何實(shí)現(xiàn)一種基于TPS61163的雙通道WLED驅(qū)動(dòng)器電路設(shè)計(jì)，以滿足現(xiàn)代便攜式設(shè)備對(duì)背光顯示技術(shù)的要求。

  • 藍(lán)牙語(yǔ)音識(shí)別芯片在智能家居控制與管理系統(tǒng)中的作用

    隨著科技的快速發(fā)展，智能家居已經(jīng)成為現(xiàn)代家庭的重要組成部分。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過(guò)各種方式實(shí)現(xiàn)對(duì)家居設(shè)備的遠(yuǎn)程控制和管理，其中藍(lán)牙語(yǔ)音識(shí)別芯片技術(shù)作為一種新興的交互方式，為智能家居控制與管理系統(tǒng)帶來(lái)了革命性的變革。本文將詳細(xì)探討藍(lán)牙語(yǔ)音識(shí)別芯片在智能家居控制與管理系統(tǒng)中的作用，并分析其優(yōu)勢(shì)和發(fā)展前景。

  • CMOS數(shù)字集成電路概述及其特點(diǎn)

    在現(xiàn)代電子技術(shù)的發(fā)展中，集成電路作為電子系統(tǒng)的核心，其性能和技術(shù)水平直接決定了整個(gè)電子系統(tǒng)的性能和可靠性。CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)數(shù)字集成電路，作為當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的集成電路技術(shù)之一，其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和優(yōu)異的性能使其在計(jì)算機(jī)、通信、消費(fèi)電子等眾多領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將對(duì)CMOS數(shù)字集成電路進(jìn)行詳細(xì)介紹，并探討其特點(diǎn)。

  • 基于DirectFB嵌入式系統(tǒng)的遠(yuǎn)程桌面控制方案

    嵌入式系統(tǒng)的遠(yuǎn)程桌面控制方案，其基本思想是盡可能地減少終端資源占用，最大限度地增強(qiáng)其適用范圍，以此達(dá)到增強(qiáng)應(yīng)用價(jià)值的目的。

  • 基于AD5755的DAC參考設(shè)計(jì)電路

    D/A轉(zhuǎn)換是將數(shù)字量信號(hào)轉(zhuǎn)換成模擬量信號(hào)的過(guò)程。由計(jì)算機(jī)運(yùn)算處理的結(jié)果(數(shù)字量)往往也需要轉(zhuǎn)換為模擬量，以便控制對(duì)象，這一過(guò)程即為“數(shù)模轉(zhuǎn)換”(D/A)。

  • 碳化硅在電子領(lǐng)域中的應(yīng)用

    硅成為制造半導(dǎo)體產(chǎn)品的主要原材料，廣泛應(yīng)用于集成電路等低壓、低頻、低功率場(chǎng)景。但是，第一代半導(dǎo)體材料難以滿足高功率及高頻器件需求。

  • 一種運(yùn)行于全雙工模式下的同步串行數(shù)據(jù)SPI總線鏈路介紹

    在討論SPI 數(shù)據(jù)傳輸時(shí),必須明確以下兩位的特點(diǎn)及功能:(1) CPOL: 時(shí)鐘極性控制位。

  • FIR算法在汽車(chē)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重儀中的應(yīng)用

    隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，汽車(chē)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重儀作為其核心設(shè)備之一，在高速公路收費(fèi)、橋梁保護(hù)、車(chē)輛安全監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。然而，由于汽車(chē)行駛過(guò)程中的振動(dòng)、路面不平整等因素，動(dòng)態(tài)稱(chēng)重儀所采集到的信號(hào)往往包含大量噪聲和干擾，這極大地影響了稱(chēng)重的精度和穩(wěn)定性。因此，如何有效地消除這些噪聲和干擾，提高動(dòng)態(tài)稱(chēng)重的精度，成為了亟待解決的問(wèn)題。本文將從FIR算法的基本原理、特點(diǎn)及其在汽車(chē)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重儀中的應(yīng)用等方面進(jìn)行探討。

  • 深度學(xué)習(xí)框架介紹：Keras、Caffe 和 Microsoft 認(rèn)知工具包

    Keras 最初是一個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，后來(lái)迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要參與者。如今，它被公認(rèn)為 TensorFlow 的高級(jí)API，為人工智能愛(ài)好者提供簡(jiǎn)化的界面。這種顯著的轉(zhuǎn)變很大程度上歸功于其用戶友好性，它填補(bǔ)了高復(fù)雜性庫(kù)與開(kāi)發(fā)人員的實(shí)際需求之間的差距。

  • 深度學(xué)習(xí)框架介紹：TensorFlow和PyTorch

    在不斷發(fā)展的人工智能世界中，開(kāi)發(fā)人員在選擇正確的深度學(xué)習(xí)框架時(shí)常常感到困惑。無(wú)論是由 Google Brain 團(tuán)隊(duì)力量支持的 TensorFlow 豐富文檔，還是由 Facebook 人工智能研究實(shí)驗(yàn)室提供的 PyTorch 動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，選擇都不是那么簡(jiǎn)單。有些框架在語(yǔ)義分割方面表現(xiàn)出色，而另一些框架則在 GPU 基準(zhǔn)測(cè)試方面表現(xiàn)出色。

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