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從這幾個(gè)方面理解和掌握一款新的MCU
- 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(shù)量、指令系統(tǒng)等。
- 關(guān)鍵字： MCU
如何設(shè)計(jì)基于FPGA的虛擬現(xiàn)實(shí)定位系統(tǒng)？
- 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是目前計(jì)算機(jī)信息科學(xué)中的前沿學(xué)科，文中設(shè)計(jì)了一種以FPGA 為核心的數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng).利用HMC5883L和ADXL345對(duì)虛擬場(chǎng)景中物體的方位和朝
- 關(guān)鍵字： FPGA 虛擬現(xiàn)實(shí) 定位系統(tǒng)
怎么采用FPGA原型系統(tǒng)加速物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)？
- 當(dāng)我們談?wù)撐锫?lián)網(wǎng) (IoT) 的時(shí)候，不夸張地說，它可以將我們所使用的智能設(shè)備互相連接，彼此分享大量的數(shù)據(jù)，從而使我們的生活更高效。這不僅僅是消費(fèi)者
- 關(guān)鍵字： FPGA 物聯(lián)網(wǎng)
AI芯片之戰(zhàn)：TPU/GPU/FPGA誰稱雄？
- 智能時(shí)代就要到來，芯片市場(chǎng)格局一變?cè)僮?。兩個(gè)典型例子：引領(lǐng)處理器市場(chǎng) 40 多年的英特爾 2015 年底收購?fù)?Altera，今年 4 月就宣布計(jì)劃裁員 1.2 萬;另一方面，GPU 巨頭英偉達(dá)今年 3 月推出加速人工智能和深度學(xué)習(xí)的芯片 Tesla P100，投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)超過 20 億美元，據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道，今年 5 月英偉達(dá)售出的 GPU 比去年同月增長(zhǎng) 62%，公司當(dāng)前市值 240 億美元。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用大量涌現(xiàn)使超級(jí)計(jì)算機(jī)的架構(gòu)逐漸向深度學(xué)習(xí)應(yīng)用優(yōu)化，從傳統(tǒng) CPU 為主 GPU 為輔的
- 關(guān)鍵字： AI TPU GPU FPGA
MCU怎么做一個(gè)簡(jiǎn)單的ADC?
- STM32的優(yōu)點(diǎn)在哪里?除去宣傳環(huán)節(jié)，細(xì)細(xì)分析，STM32時(shí)鐘不算快，72MHZ，也不能擴(kuò)展大容量的RAM FLASH，同樣沒有DSP那樣強(qiáng)大的指令集。它的優(yōu)勢(shì)在哪里呢? ---就在快速采集數(shù)據(jù)，快速處理上?！ RM的特點(diǎn)就是方便。 這個(gè)快速采集，高性能的ADC就是一個(gè)很好的體現(xiàn)，12位精度，最快1uS的轉(zhuǎn)換速度，通常具備2個(gè)以上獨(dú)立的ADC控制器，這意味著，STM32可以同時(shí)對(duì)多個(gè)模擬量進(jìn)行快速采集，這個(gè)特性不是一般的MCU具有的。以上高性能的ADC，配合相對(duì)比較塊的指令集和一些特色的算法支持，
- 關(guān)鍵字： MCU ADC
從設(shè)置、加載、啟動(dòng)看Xilinx FPGA配置流程
- 盡管FPGA的配置模式各不相同，但整個(gè)配置過程中FPGA的工作流程是一致的，分為三個(gè)部分：設(shè)置、加載、啟動(dòng)?！ ?fù)位結(jié)束配置開始 有多種方式使FPGA的配置進(jìn)入這一過程。在上電時(shí)，電壓達(dá)到FPGA要求之前，F(xiàn)PGA的上電復(fù)位模塊將使FPGA保持在復(fù)位狀態(tài);外部控制PROG_B引腳出現(xiàn)一個(gè)低脈沖也可以使FPGA保持在復(fù)位狀態(tài)?！ ∏宄渲么鎯?chǔ)內(nèi)容 這一步稱為初始化，當(dāng)FPGA復(fù)位結(jié)束，配置存儲(chǔ)器的內(nèi)容會(huì)被自動(dòng)清除。在這個(gè)步驟中，除配置專用接口外，F(xiàn)PGA I/O均被置于高阻態(tài)。在整個(gè)初始化過程中，I
- 關(guān)鍵字： Xilinx FPGA
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