可編程邏輯器-AET-電子技術(shù)應(yīng)用

頭條

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(biāo)不斷邁進(jìn)，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(fēng)順。企業(yè)必須在現(xiàn)有環(huán)境中集成這些先進(jìn)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的猝發(fā)式直擴(kuò)載波同步技術(shù)研究與實現(xiàn)

針對短時猝發(fā)式直擴(kuò)系統(tǒng)中大頻偏情況下信號載波的捕獲和跟蹤問題，提出了一種集掃頻、FFT頻率估計和數(shù)字鎖相環(huán)技術(shù)于一體的載波同步實現(xiàn)方案。基于Matlab進(jìn)行方案仿真和基于FPGA平臺進(jìn)行硬件實現(xiàn)，并通過EDA軟件SignalTap工具實時捕獲數(shù)據(jù)完成方案可行性驗證。結(jié)果表明，該方案可以滿足系統(tǒng)設(shè)計要求。

發(fā)表于：8/24/2018

基于FPGA的剩余電壓檢測系統(tǒng)的設(shè)計

提出了一種高準(zhǔn)確度低功耗的剩余電壓檢測方法。該測量裝置通過過零檢測電路獲取工頻同步信號，在工頻交流峰值時刻切斷待測設(shè)備的電源，由高輸入阻抗的輸入回路對待測設(shè)備的剩余電壓進(jìn)行取樣;在NiosII的控制下,采用高速采樣保持電路和高精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器實現(xiàn)設(shè)備掉電1 s和10 s后剩余電壓的在線檢測。實驗證明該測量裝置有較好的穩(wěn)定性，測量準(zhǔn)確度達(dá)到0.506%，滿足測量要求。

發(fā)表于：8/24/2018

基于FPGA的LVDS高可靠性傳輸優(yōu)化設(shè)計

針對LVDS高速鏈路傳輸過程中出現(xiàn)的誤碼及傳輸距離較短問題，分別從硬件和邏輯編碼方面提出各自優(yōu)化方案。硬件方面在LVDS發(fā)送端增加高速驅(qū)動器，接收端增加自適應(yīng)線纜均衡器，可補償信號在長距離傳輸過程中出現(xiàn)的衰減，還原雙絞線中的畸變信號。在邏輯編碼方面，對傳統(tǒng)的10B8B編碼方式進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計出一種具有自糾錯能力的10B6B編碼方式，不僅改善了雙絞線中直流平衡狀況，而且減小了LVDS傳輸過程中的誤碼率。優(yōu)化后的LVDS接口與正常編碼的LVDS接口相比，具有更遠(yuǎn)的傳輸距離，更小的誤碼率。該設(shè)計方法簡單可靠，性能穩(wěn)定，測試結(jié)果表明，可在48 m差分雙絞線長度下以400 Mb/s速率實現(xiàn)零誤碼可靠傳輸。

發(fā)表于：8/24/2018

Stratix 10 FPGA和SoC體系結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品細(xì)節(jié)公布

Altera 公司今天發(fā)布其Strati x 10 FPGA和SoC體系結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品細(xì)節(jié)，這一下一代高端可編程邏輯器件在性能、集成度、密度和安全特性方面實現(xiàn)全面突破，勢必將云時代的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)推向又一個巔峰。

發(fā)表于：8/24/2018

一種CMOS型的耐輻射圖像采集系統(tǒng)

設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于CMOS型圖像傳感器的高耐輻射圖像采集系統(tǒng)。根據(jù)應(yīng)用環(huán)境提出了相應(yīng)的系統(tǒng)構(gòu)架，通過FPGA的控制，使各個模塊協(xié)調(diào)工作，完成從輻射區(qū)的圖像采集到上位機(jī)的圖像顯示的全過程。主要介紹該采集系統(tǒng)的系統(tǒng)構(gòu)架及控制軟件部分，并針對系統(tǒng)中相應(yīng)的要點及工作中出現(xiàn)的一些問題給出了相應(yīng)的解決方法。

發(fā)表于：8/23/2018

FPGA在溫度補償氣壓測量系統(tǒng)設(shè)計中的應(yīng)用

介紹一種基于FPGA帶溫度補償設(shè)計的氣壓測量系統(tǒng),詳細(xì)論述了FPGA處理器在氣壓測量系統(tǒng)設(shè)計中各功能部分的內(nèi)部設(shè)計結(jié)構(gòu)、工作流程以及補償算法的分析和設(shè)計，最后通過系統(tǒng)測試結(jié)果驗證FPGA設(shè)計對氣壓測量系統(tǒng)中溫度補償?shù)目尚行院陀行浴Ｓ捎贔PGA具有高可靠性、強數(shù)據(jù)處理能力、速度快等特點，有效地改善了一般氣壓測量系統(tǒng)精度低、處理速度較慢、實時性較差的問題。

發(fā)表于：8/23/2018

巨頭爭霸量子計算，誰將成為最后贏家？

英國《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志近日撰文稱，雖然許多科技巨頭和各國政府都在努力發(fā)展量子計算，但這項技術(shù)有可能遭遇過度炒作，導(dǎo)致其從春天邁入冬天。然而，這項技術(shù)潛力確實巨大，所以最終還是會迎來火熱夏天。

發(fā)表于：8/22/2018

FPGA：AI ASIC的必經(jīng)之路？

想起寫這篇矽說的起源是一個月前的AI界大新聞——知名AI硬件公司深鑒被FPGA巨頭Xilinx收購，傳說中的交易金額在n億美金不等，大家紛紛感概創(chuàng)始人的財富自由與高尚情懷（給清華大學(xué)捐了500萬，簡直是國內(nèi)由學(xué)、研至產(chǎn)再回饋學(xué)的典范），一時佳話。

發(fā)表于：8/22/2018

ECCV 2018 | UBC&騰訊AI Lab提出首個模塊化GAN架構(gòu)，搞定任意圖像PS組合

通常的圖像轉(zhuǎn)換模型（如 StarGAN、CycleGAN、IcGAN）無法實現(xiàn)同時訓(xùn)練，不同的轉(zhuǎn)換配對也不能組合。在本文中，英屬哥倫比亞大學(xué)（UBC）與騰訊 AI Lab 共同提出了一種新型的模塊化多域生成對抗網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——ModularGAN，生成的結(jié)果優(yōu)于以上三種基線結(jié)果。該架構(gòu)由幾個可重復(fù)利用和可組合的模塊組成。

發(fā)表于：8/22/2018

資源 | Distill詳述「可微圖像參數(shù)化」：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化和風(fēng)格遷移利器！

近日，期刊平臺 Distill 發(fā)布了谷歌研究人員的一篇文章，介紹一個適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化和風(fēng)格遷移的強大工具：可微圖像參數(shù)化。這篇文章從多個方面介紹了該工具，機(jī)器之心選取部分內(nèi)容進(jìn)行了編譯介紹。

發(fā)表于：8/22/2018