可編程邏輯器-AET-電子技術(shù)應(yīng)用

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開啟工業(yè)4.0：集成EtherCAT和萊迪思FPGA實現(xiàn)高級自動化

開啟工業(yè)4.0：集成EtherCAT和萊迪思FPGA實現(xiàn)高級自動化

　　隨著工業(yè)領(lǐng)域向?qū)崿F(xiàn)工業(yè)4.0的目標不斷邁進，市場對具備彈性連接、低功耗、高性能和強大安全性的系統(tǒng)需求與日俱增。　　然而，實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非總是一帆風順。企業(yè)必須在現(xiàn)有環(huán)境中集成這些先進系統(tǒng)，同時應(yīng)對軟件孤島、互聯(lián)網(wǎng)時代前的老舊設(shè)備以及根深蒂固的工作流程等挑戰(zhàn)。它們需要能夠在這些限制條件下有針對性地應(yīng)用高性能軟硬件的解決方案。

基于FPGA的線陣CCD圖像采集與顯示系統(tǒng)設(shè)計

色選機廣泛應(yīng)用于工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品檢測中，其設(shè)計技術(shù)涉及圖像采集、處理與顯示，常見的設(shè)計方案為FPGA+DSP/ARM+PC。該方案結(jié)構(gòu)復雜，成本高昂。設(shè)計了一種在FPGA中實現(xiàn)線陣CCD圖像信號采集并顯示的系統(tǒng)。添加圖像處理算法后，色選機的主要設(shè)計技術(shù)將被集成在一片F(xiàn)PGA芯片中。詳細闡述了圖像采集與顯示的邏輯設(shè)計，并通過軟硬件調(diào)試驗證了設(shè)計的正確性。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、成本低廉，經(jīng)過適當移植，可應(yīng)用于安檢、醫(yī)療影像等領(lǐng)域。

發(fā)表于：8/11/2016

基于FPGA的LFSR異步加解密系統(tǒng)

線性反饋移位寄存器（LFSR）偽隨機序列作為流密碼的一種，具有原理清晰、不可預(yù)測性強的特點，被廣泛應(yīng)用于各種加解密場合。針對目前基于LFSR的加解密系統(tǒng)只能應(yīng)用于同步工作模式的局限性，設(shè)計了一種可配置的LFSR異步加解密系統(tǒng)，并對其進行了基于FPGA的硬件實現(xiàn)。實驗結(jié)果顯示，其既具備LFSR序列的優(yōu)秀性能，又可以實現(xiàn)異步加解密，具有一定的實際應(yīng)用價值。

發(fā)表于：8/11/2016

視頻縮放在FPGA中的應(yīng)用和實現(xiàn)

針對某顯示系統(tǒng)中監(jiān)控視頻控制器的實際需求，設(shè)計了一種可實現(xiàn)四路視頻信號實時縮放的電路架構(gòu)。通過權(quán)衡幾種常用圖像縮放算法的顯示質(zhì)量和硬件可行性，選擇用雙線性插值算法實現(xiàn)視頻的縮放，并在FPGA平臺上以雙口RAM資源構(gòu)建的線緩存作為算法硬件實現(xiàn)，該算法主要由視頻數(shù)據(jù)緩沖模塊、插值系數(shù)產(chǎn)生模塊以及整體控制模塊構(gòu)成。本設(shè)計在滿足視頻縮放質(zhì)量要求的基礎(chǔ)上，避免了采用過于復雜算法而消耗過多的FPGA資源，有效地解決了視頻縮放時原始圖像信息量丟失導致圖像失真的問題。結(jié)果表明，該設(shè)計能夠?qū)崿F(xiàn)任意比例的視頻縮放，實時性高，應(yīng)用靈活，縮放后顯示效果良好，能夠滿足實際工程的要求。

發(fā)表于：8/3/2016

Intel PSG除了數(shù)據(jù)中心還瞄準自動駕駛

7月28日，時隔7個月，Intel PSG首次召開媒體會，發(fā)布了整合后的Intel PSG的產(chǎn)品及市場策略。Altera與Intel聯(lián)姻后的三大關(guān)鍵詞——加大投入提高收益擴展產(chǎn)品線

發(fā)表于：8/2/2016

基于4DSP+FPGA架構(gòu)數(shù)據(jù)處理板設(shè)計

為了滿足超高性能數(shù)據(jù)處理以及低功耗、簡單可編程性的應(yīng)用，設(shè)計了一款基于TI TMS320C6678芯片和Xilinx公司XC5VSX95T芯片的4DSP+FPGA架構(gòu)的數(shù)據(jù)處理板，同時設(shè)計了高帶寬的數(shù)據(jù)輸入輸出接口以及相關(guān)的時鐘、電源和復位電路，并通過具體的硬件電路實現(xiàn)。該數(shù)據(jù)處理板可廣泛應(yīng)用于航空設(shè)備、車載設(shè)備、惡劣條件下工作的特種設(shè)備，將有效提高設(shè)備的數(shù)據(jù)處理性能。

發(fā)表于：7/29/2016

基于FPGA加速機器學習算法

AI因為其CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)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(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。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(nèi)的中國各大學研究CNN的一些成果。

發(fā)表于：7/29/2016

美高森美發(fā)布帶有RTG4 PROTO FPGA的開發(fā)工具套件

致力于在功耗、安全、可靠性和性能方面提供差異化半導體技術(shù)方案的領(lǐng)先供應(yīng)商美高森美公司(Microsemi Corporation，紐約納斯達克交易所代號：MSCC)宣布提供RTG4?開發(fā)套件，帶有最近發(fā)布的RTG4? PROTO現(xiàn)場可編程邏輯器件 (FPGA)。

發(fā)表于：7/26/2016

基于FPGA的多路信號智能集成測控系統(tǒng)設(shè)計

設(shè)計了一種基于FPGA的多路信號智能集成測控系統(tǒng)電路，其系統(tǒng)電路采用模塊化設(shè)計，包括電源模塊、多通道模塊、信號隔離模塊、ADC模塊、FPGA主控模塊、通信模塊和電平轉(zhuǎn)換模塊等。所設(shè)計的電路將多路信號檢測系統(tǒng)和多路信號控制系統(tǒng)集成在一起，解決了一些需要檢測和控制聯(lián)合應(yīng)用的案例，且設(shè)備操作簡單，系統(tǒng)應(yīng)用廣泛，尤其適合于汽車信號控制及檢測等情形。通過對該電路進行仿真和實際電路的測試，達到了對多路信號智能檢測和控制的目的。

發(fā)表于：7/19/2016

當CPU遇到FPGA 異構(gòu)計算威力大無窮

在過去較長一段時間里，我們使用單核CPU進行計算，然而隨著晶體管尺寸的不斷減小，單核CPU的性能提升遇到瓶頸。而單純的增加核心數(shù)目對性能提升有限，同時由于同構(gòu)處理器累加造成能效低下，功耗、散熱、可靠性等問題難以解決。

發(fā)表于：7/13/2016

賽靈思的下一個五年：看準行業(yè)大趨勢市場擴張3倍

Steve再次訪華，為中國的用戶們帶來了一系列振奮人心的數(shù)據(jù)，向人們展示了轉(zhuǎn)型至今在四大領(lǐng)域（SDN/NFV，ADAS，分別歸入云計算和嵌入式視覺）所取得的成就，以及面向未來，賽靈思勢不可擋發(fā)展勢頭。

發(fā)表于：7/6/2016