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Altera 推出業(yè)界首款串行 RapidIO 2.1 IP 解決方案
- Altera 公司 (NASDAQ: ALTR) 今天宣布推出業(yè)界首款支持 RapidIO® 2.1 規(guī)范的知識(shí)產(chǎn)權(quán) (IP) 內(nèi)核。Altera 的串行 RapidIO IP 內(nèi)核可支持多達(dá)四條通道,每條通道速率為 5.0 GBaud,從而滿足了無(wú)線市場(chǎng)日益增長(zhǎng)的帶寬和可靠性需求。該 IP 內(nèi)核專門(mén)針對(duì)擁有多個(gè)嵌入式收發(fā)器的 Stratix® IV FPGA 而優(yōu)化,并得到了Quartus® II 軟件 v9.1 的支持。 RapidIO 2.1 規(guī)范在許多應(yīng)用中均可實(shí)
- 關(guān)鍵字: Altera RapidIO FPGA Quartus
擴(kuò)大嵌入式領(lǐng)域勢(shì)力范圍 FPGA廠商積極備戰(zhàn)
- 隨著經(jīng)濟(jì)情勢(shì)與市場(chǎng)環(huán)境的改變,歷經(jīng)長(zhǎng)足發(fā)展的可編程邏輯組件(PLD)正憑借著成熟的技術(shù)將觸角深入量產(chǎn)型的消費(fèi)及嵌入式市場(chǎng),并以更加經(jīng)濟(jì)的開(kāi)發(fā)成本持續(xù)搶占傳統(tǒng)ASIC/ASSP市場(chǎng). "ASIC/ASSP的商業(yè)模式愈來(lái)愈難以為繼,"愛(ài)特(Actel)公司應(yīng)用工程師陳冠志指出.巨額的芯片制造成本是首先面臨的關(guān)卡."300mm晶圓廠的成本以驚人的速度增長(zhǎng),在45nm節(jié)點(diǎn)約需30億美元;而到了32nm節(jié)點(diǎn),估計(jì)會(huì)達(dá)到100億美元."另一方面,全球市場(chǎng)的動(dòng)蕩情況,也
- 關(guān)鍵字: Altera FPGA 40nm
Xilinx推出EasyPath-6 FPGA
- 全球可編程邏輯解決方案領(lǐng)導(dǎo)廠商賽靈思公司 (Xilinx, Inc. )日前宣布隆重推出EasyPath?-6 FPGA,該產(chǎn)品為高性能 FPGA 進(jìn)入量產(chǎn)器件提供了六周內(nèi)即可實(shí)現(xiàn)的總成本最低、風(fēng)險(xiǎn)最小的的解決方案, 在所有FPGA降低成本解決方案中轉(zhuǎn)入量產(chǎn)時(shí)間最快。新款 EasyPath FPGA 無(wú)最低訂購(gòu)量限制,讓客戶可根據(jù)最終市場(chǎng)需求下訂單,且成本較購(gòu)買(mǎi)等量的 FPGA 低 35%。 此外,雖然大多數(shù)成本降低的方案會(huì)讓設(shè)計(jì)選項(xiàng)受到限制,迫使客戶接受未經(jīng)優(yōu)化的部件或封裝, 然而
- 關(guān)鍵字: Xilinx FPGA EasyPath
基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究
- 基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法已成為實(shí)際實(shí)時(shí)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種途徑。本文就十多年來(lái)基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)作一個(gè)系統(tǒng)的總結(jié),例舉關(guān)鍵的技術(shù)問(wèn)題,給出詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析,引用相關(guān)的最新研究成果,對(duì)不同的實(shí)現(xiàn)方法和思想進(jìn)行討論分析,并說(shuō)明存在的問(wèn)題以及改善方法,強(qiáng)調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA實(shí)現(xiàn)的發(fā)展方向和潛力及提出自己的想法。另外,還指出基于FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的瓶頸制約,最后對(duì)今后的研究趨勢(shì)作出估計(jì)。
- 關(guān)鍵字: FPGA 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實(shí)現(xiàn)方法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設(shè)計(jì)
- 0 引 言
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱,是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后,能迅速做出反應(yīng),并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息,這 - 關(guān)鍵字: FPGA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像壓縮 算法
基于AD7543和FPGA的數(shù)/模轉(zhuǎn)換電路設(shè)計(jì)
- 設(shè)計(jì)基于AD7543和FPGA的數(shù)/模轉(zhuǎn)換電路,介紹AD7543的主要特點(diǎn)、封裝形式、引腳功能和工作原理,設(shè)計(jì)基于AD7543轉(zhuǎn)換芯片的具體的數(shù)/模轉(zhuǎn)換硬件電路,利用Verilog HDL語(yǔ)言描述AD7543的控制時(shí)序,并給出具體的Veril-og HDL代碼及其仿真結(jié)果。實(shí)踐結(jié)果表明,該設(shè)計(jì)可行,可取代傳統(tǒng)的“CPU+專用的數(shù)/模轉(zhuǎn)換(D/A)芯片”設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu),可進(jìn)一步提高系統(tǒng)的可靠性和抗干擾能力。
- 關(guān)鍵字: 7543 FPGA AD 模
基于FPGA玻璃缺陷圖像采集處理系統(tǒng)
- 在進(jìn)行圖像采集過(guò)程中,重點(diǎn)需要解決采集系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性問(wèn)題。而這里選用的多線陣CCD拼接圖像的采集方法勢(shì)必導(dǎo)致在低級(jí)算法階段會(huì)產(chǎn)生極大的數(shù)據(jù)流,應(yīng)用一個(gè)高速的嵌入式處理模塊則能很好地完成圖像處理的低級(jí)算法部分。在此分析了玻璃缺陷采集處理系統(tǒng)的工作過(guò)程,對(duì)系統(tǒng)內(nèi)存控制做了詳細(xì)的描述,并在FPGA內(nèi)實(shí)現(xiàn)了圖像的低級(jí)處理,從而使計(jì)算機(jī)從低級(jí)處理的大量數(shù)據(jù)中解脫出來(lái)。
- 關(guān)鍵字: FPGA 玻璃 缺陷 處理系統(tǒng)
FIR帶通濾波器的FPGA實(shí)現(xiàn)
- 為設(shè)計(jì)一個(gè)項(xiàng)目可用的FIR數(shù)字帶通濾波器,采用Matlab/Simulink軟件中DSPBulider強(qiáng)大的算法模塊設(shè)計(jì)工具,結(jié)合Altera公司的FPGA開(kāi)發(fā)板實(shí)現(xiàn)FIR數(shù)字帶通濾波器的系統(tǒng)集成、RTL級(jí)仿真、綜合編譯、下載等設(shè)計(jì)流程,并對(duì)正弦信號(hào)進(jìn)行濾波,結(jié)果下載到開(kāi)發(fā)板上用示波器觀測(cè),達(dá)到了預(yù)期的濾波效果和目的?;贒SPBuilder完成系統(tǒng)建模,省去了復(fù)雜的VHDL編程,還可針對(duì)具體模塊進(jìn)行參數(shù)設(shè)置從而適應(yīng)不同的濾波需求。該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、可靠,還可類推實(shí)現(xiàn)其他復(fù)雜的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
- 關(guān)鍵字: FPGA FIR 帶通濾波器
基于FPGA嵌入式的多比特自相關(guān)器設(shè)計(jì)
- 該設(shè)計(jì)利用FPGA的嵌入式軟核NiosⅡ處理器,通過(guò)嵌入式操作系統(tǒng)μC/OS-Ⅱ,實(shí)現(xiàn)了在FPGA內(nèi)的自相關(guān)計(jì)算器;利用FPGA強(qiáng)大的并行運(yùn)算功能和自帶存儲(chǔ)器實(shí)現(xiàn)的“乒乓”RAM,通過(guò)軟核NiosⅡ輸出控制字實(shí)時(shí)切換調(diào)用兩個(gè)“乒乓”RAM的存儲(chǔ)和讀取功能,使之同時(shí)完成對(duì)采集數(shù)據(jù)的緩沖存儲(chǔ)和向乘法器提供計(jì)算數(shù)據(jù)的功能,使芯片的整個(gè)數(shù)字處理鏈路連續(xù)化。另外,采用多比特進(jìn)行自相關(guān)運(yùn)算較之于現(xiàn)在天文臺(tái)使用的1 b量化自相關(guān)器,能有效地提高SNR退化比。
- 關(guān)鍵字: FPGA 嵌入式 比特
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