嵌入式系统中的微控制器 (MCU) 像是繁忙机场的空中交通管制系统。MCU 可以感知所在的工作环境,根据感知结果采取相应操作,并与相关系统进行通信。MCU 可以管理和控制从数字温度计到烟雾探测器,再到暖通空调电机等几乎各种电子设备中的信号。为了确保系统的经济性和使用寿命,嵌入式设计人员在设计过程中需要更大的灵活性。如果采用目前市面上的 MCU 产品系列,设计人员在当前和未来设计中可以重复使用的硬件和代码数量将很有限,并且计算、集成模拟和封装选项也很有限。这种有限的灵活性通常意味着设计人员必须向多家制造商采
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Cortex-M0+ MCU
2023年3月16日,上海,德州仪器 (TI)宣布推出可扩展的 Arm® Cortex®-M0+ 微控制器 (MCU) 产品系列,命名为MSPM0系列。TI称已推出数十款产品,还计划于今年推出100多款MCU。 TI中国区技术支持总监师英在发布会上说,请大家记住该系列的名字:MSPM0。的确,这是一个很特别的名字,和TI经典的超低功耗MSP430单片机(MCU)有些像。不过,Cortex-M0+也是arm公司主打超低功耗、高性能MCU的IP,与MSP430、TI的C2000市场可能有重叠?而且C
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德州仪器 MSPM0 MCU Cortex-M0+ MSP430
德州仪器 (TI)近日推出可扩展的 Arm® Cortex®-M0+ 微控制器 (MCU) 产品系列,进一步扩大德州仪器广泛的模拟和嵌入式处理半导体产品组合。该产品系列具有丰富的计算、引脚排列、存储器和集成模拟选项。此次发布的数十款MCU由直观软件和设计工具提供支持,使得MSPM0 MCU产品系列可助力设计人员将更多时间用于创新,减少评估和编程时间,将设计时间从几个月缩短至几天。Arm® Cortex®-M0+ MCU经济实惠、易于编程,可帮助简化电子设计。德州仪器MSP微控制器业务部副总裁 Vinay
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德州仪器 Cortex-M0+ MCU 嵌入式系统
全球半导体解决方案供应商瑞萨电子近日宣布,将在基于Arm® Cortex®-M85处理器的MCU上首次现场演示人工智能(AI)和机器学习(ML)运行,由此展示瑞萨电子在应用Cortex-M85内核和Arm Helium技术于AI/ML的丰富经验。这些演示将于3月14至16日在德国纽伦堡举行的2023年度Embedded World展会1号厅234号瑞萨展台(1-234)进行。在2022年度Embedded World展会,瑞萨成为首家展示基于Arm Cortex-M85处理器的芯片的公司。今年,
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瑞萨 Embedded World Cortex-M85 Helium
摘要:本文介绍了嵌入式北斗网络时间服务器的基本功能,重点讲述了如何在该设备中添加Web网页的方法
及实现过程,以及在嵌入式设备中添加此功能应该考虑的资源因素。关键词:TCP/IP;HTTP;Cortex-M4;RAM;链表 1 时间服务器功能描述北斗卫星接收终端接收北斗导航卫星发射的 RNSS
(Radio Navigation Satellite System,无线导航卫星系统)
无线电波信号,在设备内部通过 PVT 解算,计算出用
户当前的位置、速度以及时间信息。北斗的时间信息具
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202208 TCP/IP HTTP Cortex-M4 RAM 链表
【方案应用场景描述】:随着当今社会的发展,汽车已成为人们生活中必不可少的交通工具,所以其安全问题也受到极大的关注。其中车尾灯扮演了重要的角色,是汽车安全必不可少的重要环节。它的存在极大的减少了交通事故的发生。汽车尾灯的实际价值不可估量,而如何设计实现汽车尾灯的各种功能,则是汽车尾灯控制电路的设计目的,现在汽车尾灯的设计也是花样百出,不仅是外观上的多变,而且功能上也是有了很大的提高。实现汽车尾灯控制电路的功能,可以采取很多不同的方案,今天我们来一起看看基于 CK8CKIT-044 的评估方案。【方案特色】:
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Cypress Infineon CY8CKIT-044 RTC Automotive PSoC4200M 车灯控制
Nordic Semiconductor公司Thingy 系列最新成员结合旗舰双核SoC、电源管理 IC、PA/LNA范围扩展器和多个传感器,并且带有嵌入式机器学习固件,加快实现先进无线概念验证 (proofs-of-concept) 挪威奥斯陆 – 2022年6月15日 – Nordic Semiconductor发布具有多协议短距离无线连接并支持嵌入式机器学习 (ML)的多传感器原型构建平台’Nordic Thingy:53’ (“Thingy:53”),是在最短开发时间内构建具有ML功能的
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Nordic Thingy Cortex-M33 嵌入式机器 物联网 产品原型设计
嵌入式开发软件和服务的全球领导者 IAR Systems 今天宣布推出完整开发工具链 IAR Embedded Workbench for Arm 的最新9.30版本,支持最新推出的高性能 Arm Cortex-M85 处理器。图:IAREmbeddedWorkbench_9.30_screenshot Arm 公司物联网和嵌入式事业部副总裁 Mohamed Awad 表示:“要想在多样化且不断增长的物联网和嵌入式市场中进行创新并取得成功,开发者需要一个强大的软件和工具生态系统。Arm 最高性能
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IAR Systems Arm Cortex-M85 处理器
MPU使命-关键系统 这种系统往往都用于性命攸关的场合,且必须连续无故障地工作,比如,火车调度系统、生命维持系统、大型发动机驱动器、核子反应堆控制、网络/电信的数据交换中枢等。如果失能,将导致惨重的经济与损失,甚至会使无数人死于非命。因此,决不允许这类系统出现 上述情况。然而,这些系统的复杂度往往都非常高,几乎不可能由开发人员保证这种可靠性。因此,需要在硬件水平上加入一个“公安机关”。通过它设置各种类型的“禁地”,并且施加多种规章条例。一旦发现违章,则强制改变执行流和处理器的工作状态,以便可以由软件做
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MPU 微处理器 Cortex-M3
系统主要设计基于Cortex-M0智能水温监控系统的优化,主要增加了远程控制部分,用现场控制电路处理实时温度采集、加热控制;用远程控制电路处理实时水温的显示、PID参数的设置、数据的保存、时间的显示等信息,另外增加了打印模块,可以实时打印温度信息。现场控制与远程控制电路通过无线进行通信,实现了对水温的智能监控。
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Cortex-M0 无线通信 现场控制 远程控制 202111
今年5月,ARM官宣了最新一代移动处理器架构Cortex-A78,同时登场的还有Mali-G78 GPU、Ehos-N78 NPU等。 其中A78支持4大核和4小核(Cortex-A55)这样的Big.LITTLE混合配置,显然,这是为了兼顾性能和功耗。但对于某些设备,如笔记本来说,功耗上限更高,显然A78就有着力不能支了。 对此,ARM本周更新了Cortex-A78C架构,面向高性能计算优化,主要服务笔记本等产品。 芯片商可配置最高8颗Cortex-A78C大核的方案(典型伸缩场景还有6大核)
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ARM Cortex-A78
崔海朋 (青岛杰瑞工控技术有限公司,山东 青岛 266071)摘 要:现在很多采集系统要求较高的精度,而且信号形式、范围也有所不同,处理电路比较复杂,硬件成本 高。为了解决该问题,设计了基于STM32和LTC1859的16位高精度数据采集系统,详细介绍了软硬件设计。此 系统不仅可以实现8路电流信号的单端输入,也可以实现8路电压信号的单端输入,成本低,精度高。 关键词:数据采集;Cortex-M3;LTC18590 引言 现在很多数据采集系统要求较高的精度,同时要求 可以适
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202003 Cortex-M3 LTC1859
赛普拉斯半导体技术有限公司(NASDAQ:CY)今天宣布推出其最新款USB-C控制器ACG1F。ACG1F专为主流和入门级笔记本电脑及桌面PC机设计,是一种低成本单端口USB-C控制器,适用于需要将传统的USB Type-A端口转换为USB Type-C端口的系统。ACG1F集成VBUS负载开关,用于电源与故障保护,为加速USB-C在PC机中的使用提供更可靠的解决方案。ACG1F采用32位Arm® Cortex® -M0处理器,并搭载16-KB闪存,提供USB-C编程能力。此外,ACG1F还支持微软最新版
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赛普拉斯 Cypress
崔海朋青岛杰瑞工控技术有限公司(青岛266061) 摘 要:通过对塔式太阳能定日镜追日控制原理进行研究,提出了一种基于ARM Cortex-M3芯片的嵌入式跟踪控制器方案,主要包括模块化的硬件电路设计和µc/OS-Ⅱ嵌入式操作系统设计。该控制器具有太阳位置计算、信号采集处理、控制及以太网通讯等功能。该控制器在定日镜样机中进行验证,结果表明该控制器具有追踪精度高、环境适应性强、功耗低等特点,能满足塔式太阳能定日镜的跟踪要求。 关键词:塔式太阳能热发电;Cortex-M3;µc/OS-Ⅱ 0 引言
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201910 塔式太阳能热发电 Cortex-M3 µc/OS-Ⅱ
摘 要:介绍ML,特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 关键词:人工智能;机器学习;边缘;Cortex-M 人工智能(AI)及其子集机器学习(ML)均代表着人类生存的重要发展里程碑。虽然人们仍然在争论一些道德问题,但AI和ML所提供的潜在好处实在令人难以抗拒。 AI是一个非常广泛的主题(如图1),在这里详细介绍ML,特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 1 什么是机器学习? “机器能够思考吗?”这个问题促使伟大的科学家Alan Turing开发了“图灵测试(Turing test)”,今天这
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201910 人工智能 机器学习 边缘 Cortex-M
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