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FPGA(Field-Programmable Gate Array),即現(xiàn)場可編程門陣列,它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路(ASIC)領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的,既解決了定制電路的不足,又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點(diǎn)。
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主流芯片廠商已開始全面布局:intel已擁有CPU、FPGA、IPU產(chǎn)品線,正加大投入GPU產(chǎn)品線,推出最新的Falcon Shores架構(gòu),打磨異構(gòu)封...
基于FPGA實(shí)現(xiàn)分離用軟件的圖像處理系統(tǒng)設(shè)計
用一個圖像區(qū)域的各個像素的平均值來代替原圖像的各個像素值,主要作用是減小銳度,減小噪聲。均值濾波一般出現(xiàn)在圖像處理的預(yù)處理步驟。
利用EasyGo DeskSim快速實(shí)現(xiàn)信號輸出
EasyGo DeskSim是一款配置型的實(shí)時仿真軟件,它允許用戶將 Simulink 算法程序快速部署到 EasyGo 實(shí)時仿真機(jī)上。實(shí)時仿真機(jī)支持選...
基于Matlab與FPGA的雙邊濾波算法實(shí)現(xiàn)
前面發(fā)過中值、均值、高斯濾波的文章,這些只考慮了位置,并沒有考慮相似度。那么雙邊濾波來了,既考慮了位置,有考慮了相似度,對邊緣的保持比前幾個好很多,當(dāng)然...
【干貨分享】:開源小巧的FPGA開發(fā)板——Icepi Zero
“IcepiZero是一款經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的FPGA開發(fā)板,和樹莓派Zero一樣的外形尺寸。它搭載LatticeECP525F,可在保持小巧便攜尺寸的同時實(shí)現(xiàn)強(qiáng)...
LP3907-Q1 雙通道高電流降壓型 DC/DC 和具有 I2C 兼容接口的雙通道線性穩(wěn)壓器數(shù)據(jù)手冊
LP3907-Q1 器件是一款針對低功耗 FPGA、微處理器和 DSP 優(yōu)化的多功能可編程電源管理單元 (PMU)。該器件集成了兩個具有動態(tài)電壓調(diào)節(jié) (...
科通技術(shù)了解到AnDAPT電源解決方案的目標(biāo)市場是電源軌數(shù)量較多的市場,因此需要電源管理功能,并通過AnDAPT產(chǎn)品線幫助AMD產(chǎn)品線的客戶簡化電源設(shè)計。
FPGA設(shè)計的4大要點(diǎn)盤點(diǎn)
早期的FPGA相對比較簡單,所有的功能單元僅僅由管腳、內(nèi)部buffer、LE、RAM構(gòu)建而成,LE由LUT(查找表)和D觸發(fā)器構(gòu)成,RAM也往往容量非常小。
簡介衛(wèi)星與地面站之間可靠的數(shù)據(jù)連接對任何衛(wèi)星任務(wù)的成功都至關(guān)重要。為此,我們的一位航天工業(yè)客戶要求我們開發(fā)一套數(shù)據(jù)傳輸測試系統(tǒng)??蛻舻男枨鬁y試系統(tǒng)(特殊...
Moku:pro不僅能夠解決大多數(shù)電學(xué)信號的測試和極具難度的測量實(shí)驗,而且能夠支持尖端實(shí)驗,并能在設(shè)計具有獨(dú)特要求的先jin產(chǎn)品時,具有優(yōu)xiu的表現(xiàn)。
在FPGA中嵌入硬核處理器內(nèi)核的早期嘗試未能激發(fā)整個行業(yè)的興趣或革新技術(shù):太多,太快,也許。整個行業(yè)都回歸到軟核選項上,但很快就會發(fā)現(xiàn)嵌入式處理器確實(shí)存...
使用ALINX VD100開發(fā)板實(shí)現(xiàn)圖像處理
這是一塊基于 AMD Versal Edge AI 平臺的開發(fā)板,功能特別強(qiáng)大,可以用來做圖像處理、人工智能等各種高階應(yīng)用。
FPGA運(yùn)算單元對高算力浮點(diǎn)應(yīng)用
MLP全稱Machine Learning Processing單元,是由一組至多32個乘法器的陣列,以及一個加法樹、累加器、還有四舍五入roundin...
2023-02-27 標(biāo)簽:fpga乘法器機(jī)器學(xué)習(xí) 412 0
基于電壓源型換流器(VSC)的柔性直流輸電具有響應(yīng)速度快、可控性好、運(yùn)行方式靈活等優(yōu)點(diǎn),應(yīng)用前景十分廣闊。過去十年里,我國建設(shè)了大批柔性直流輸電工程,其...
在友晶LabCloud平臺上使用PipeCNN實(shí)現(xiàn)ImageNet圖像分類
利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行圖像分類是通過使用多個卷積層來從輸入數(shù)據(jù)中提取特征,最后通過分類層做決策來識別出目標(biāo)物體。
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