- 详解FPGA电源设计的基本方法和步骤-现场可编程门阵列（FPGA）被发现在众多的原型和低到中等批量产品的心脏。 FPGA的主要优点是在开发过程中的灵活性，简单的升级路径，更快地将产品推向市场，并且成本相对较低。一个主要缺点是复杂，用FPGA往往结合了先进的系统级芯片（SoC）。
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FPGA 电源设计 电源模块 德州仪器
- 无线链路方案提升医疗应用的效率-要想充分发挥集成的无线系统优势，要求在更长距离内有足够的可靠性，以便读取的任何数据都能直接发送到护理站的中心控制系统中，这涉及到信号穿过几个中间病房墙体并且仍能在100-150米远（300至500英尺）的地方检测到。更低的射频频率，比如低于1GHz，可以提供更好的建筑材料穿透性能。
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无线链路 FPGA 蓝牙
- 电源管理IC三大趋势的深度解析-在所有的电子设备和产品中，都不乏电源管理IC的“身影”。随着数字高速IC技术和芯片制造工艺技术的共同高速发展，高性能电源IC“助阵”的作用显得愈加重要。
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电源管理 FPGA 电源设计
- 基于FPGA的数字密码锁-本文介绍了一种以FPGA 为基础的数字密码锁。采用自顶向下的数字系统设计方法， 将数字密码锁系统分解为若干子系统， 并且进一步细划为若干模块， 然后用硬件描述语言VHDL 来设计这些模块， 同时进行硬件测试。
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VHDL FPGA 液晶显示驱动 QuartusII
- 工程师须知：FPGA 的演进、优势、设计、改进-1989年我第一次接触到电路板的时候，上面密布着一系列的TTL、CMOS芯片，一颗14～20只管脚的芯片中一般只有4-6个简单的“门”，十几个芯片的大板子也就完成寻址、译码之类的功能，使用起来是非常的痛苦，如果要修改逻辑，只能用手术刀切割电路板并进行飞线。
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FPGA 数字信号处理
- 详析单片机、ARM、FPGA嵌入式的特点及区别-本文详细解析单片机、ARM、FPGA嵌入式的特点及区别。
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单片机 ARM FPGA 嵌入式
- 输出跟踪和时序控制帮助提高FPGA可靠性-本文讨论如何针对FPGA或微处理器配置各种电压输出跟踪和时序控制选项，来帮助实现灵敏多电源轨系统的正确启动和关断。
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FPGA 时序控制
- 基于FPGA的系统促进提高电机控制性能-电机在各种工业、汽车和商业领域应用广泛。电机由驱动器控制，驱动器通过改变输入功率来控制其转矩、速度和位置。高性能电机驱动器可以提高效率，实现更快速、更精确的控制。高级电机控制系统集控制算法、工业网络和用户接口于一体，因此需要更多处理能力来实时执行所有任务。现代电机控制系统通常利用多芯片架构来实现：数字信号处理器（DSP）执行电机控制算法，FPGA 实现高速I/O 和网络协议，微处理器处理执行控制。
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- Achronix今日宣布为其eFPGA IP解决方案推出Speedcore custom blocks定制单元块。Achronix Speedcore eFGPA嵌入式FPGA可加速数据密集的人工智能(AI)/机器学习、5G移动通信、汽车先进驾驶员辅助系统(ADAS)、数据中心和网络应用; Speedcore custom blocks定制单元块可以大幅度地提升性能、功耗和面积效率，并支持以前在FPGA独立芯片上无法实现的
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Achronix FPGA
- 今天，英特尔®宣布英特尔现场可编程门阵列 (FPGA) 为阿里巴巴集团的云计算部门—阿里云的加速即服务(Acceleration-as-a-Service)提供支持。加速服务可通过阿里云网站提供，支持客户在云中开发与部署加速器解决方案，以便应用到人工智能推理、视频流分析、数据库加速和需要密集型计算的其他领域。 英特尔 FPGA 支持的加速即服务也被称作阿里云 F1 实例，支持用户通过即购即用的模式获得云加速服务，从而节省前期的硬件投资。
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英特尔 FPGA
- 摘 要：eda技术是现代电子设计技术的核心，它在现代集成电路设计中占据重要地位。随着深亚微米与超深亚微米技术的迅速发展，fpga设计越来越多地采用基于vhdl的设计方法及先进的eda工具。本文详细阐述了eda技术与fpga设计应用。 关键词：电子设计自动化;现场可编程门阵列;复杂可编程逻辑器件;专用集成电路;知识产权;甚高速集成电路硬件描述语言 引言 ---21世纪是电子信息产业主导的知识经济时代，信息领域正在发生一场巨大变革，其先导力量和决定性因素正是微电子集成电路。硅片技术的日益成
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EDA FPGA
- 根据新的研究报告“IP设计IP(IP处理器IP，接口IP，内存IP)”显示，半导体知识产权市场预计到2023年将达到6.22万亿美元，2017 - 2023年之间的复合年增长率为4.87% 。驱动这个市场的主要因素包括消费电子行业的多核技术的进步，以及对现代SoC设计的需求增加，导致市场增长，以及对连接设备的需求也不断增长。
消费电子在预测期间占据半导体IP市场的最大份额
各地区消费电子产品的使用量的增加正在推动消费电子行业半导体IP市场的增长。此外，APAC和Ro
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IP SoC
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度学习的未来？-相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
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机器学习 FPGA GPU GPP
- 基于FPGA加速机器学习算法-AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程师） 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
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机器学习 FPGA
- 工程师必须要知道的FPGA引脚信号分配原则-现在的FPGA向引脚分配信号的任务曾经很简单，现在也变得相当繁复。
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FPGA FPGA引脚
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