AXI4-Stream 格式：高性能流式數(shù)據傳輸?shù)臉藴驶瘏f(xié)議(上)

數(shù)據采樣：從物理世界到數(shù)字信號的橋梁

數(shù)據采樣作為數(shù)字化時代的基石，其技術發(fā)展直接影響著信息獲取的質量與效率。理解并掌握采樣原理與實踐技巧，對于設計高性能的信號處理系統(tǒng)具有至關重要的意義。

可編程波特率產生器：原理、設計與應用(下)

未來，隨著 5G、物聯(lián)網、人工智能等技術的發(fā)展，可編程波特率產生器將面臨更高的性能要求和更復雜的應用場景。通過不斷創(chuàng)新和技術進步，可編程波特率產生器將在更廣泛的領域發(fā)揮重要作用，推動數(shù)字通信技術的發(fā)展和應用。

異步通信技術：原理、協(xié)議與應用(上)

CAN總線應用及其總線架構的詳解

控制器局部網(CAN-CONTROLLER AREA NETWORK)是BOSCH公司為現(xiàn)代汽車應用領先推出的一種多主機局部網。

ARM-FPGA跨平臺通信：FSPI四線模式高速數(shù)據傳輸與誤碼率控制

在異構計算系統(tǒng)中，ARM與FPGA的協(xié)同工作已成為高性能計算的關鍵架構。本文基于FSPI（Fast Serial Peripheral Interface）四線模式，在150MHz時鐘頻率下實現(xiàn)10.5MB/s的可靠數(shù)據傳輸，重點分析時鐘極性/相位配置、DMA加速、CRC校驗等核心技術，并提供完整的Verilog與C代碼實現(xiàn)。

Rust編寫Linux USB驅動：從協(xié)議分析到rusb庫實戰(zhàn)開發(fā)

在Linux系統(tǒng)中開發(fā)USB驅動傳統(tǒng)上依賴C語言，但Rust憑借其內存安全特性和現(xiàn)代語法逐漸成為嵌入式開發(fā)的優(yōu)選。本文將通過一個基于中斷處理和多線程控制的USB設備通信案例，展示如何使用Rust的rusb庫開發(fā)高性能USB驅動，并分析關鍵協(xié)議處理技術。

邊緣 AI 的下一跳：邁向 “智能體操作系統(tǒng)”

在科技飛速發(fā)展的當下，邊緣 AI 正經歷著一場深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機器學習探索低功耗 AI 推理，到邊緣推理框架的落地應用，再到平臺級 AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱，我們已經成功實現(xiàn)了 “讓模型跑起來” 的階段性目標。然而，這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點，其未來的演進方向正逐漸聚焦于一個更為關鍵的問題：當 AI 模型能夠在邊緣設備上穩(wěn)定運行后，它們能否進一步實現(xiàn)協(xié)作，從而推動邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?

NRF52832 與 NRF51822 的全面比較：探尋無線芯片的差異與選擇

在無線通信芯片的領域中，Nordic Semiconductor 的 NRF52832 和 NRF51822 兩款芯片備受關注。它們在物聯(lián)網、可穿戴設備、智能家居等眾多領域有著廣泛的應用。然而，這兩款芯片在性能、功耗、功能等方面存在諸多差異，開發(fā)者需要根據具體的應用場景和需求來做出選擇。接下來，我們將深入探討 NRF52832 和 NRF51822 的區(qū)別。

納祥科技客戶案例：可接手機也可充電的電弧打火機方案

納祥科技推出兩款電弧打火機方案，充電式內置電池，適合戶外獨立使用；外接電源式輕量化，可從手機或汽車取電降本，兩者均配備了專用芯片、電弧頭、雙開關及4級電量指示

納祥科技客戶案例拆解展示：RGB拾音燈方案，具備32位ARM處理器

納祥科技RGB拾音燈方案，通過音樂專用MIC采集聲音，驅動可尋址LED實現(xiàn)聲光同步。方案集成單片機、高敏麥克風及32顆燈珠，支持AGC增益與智能降噪，提供8種模式、4檔亮度、5檔速度及18色調節(jié)。

低軌衛(wèi)星星間激光通信：捕獲跟蹤瞄準（ATP）系統(tǒng)振動補償算法

隨著航天技術的飛速發(fā)展，低軌衛(wèi)星星座在通信、遙感、導航等領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。低軌衛(wèi)星星間激光通信作為一種高速、大容量、抗干擾能力強的通信方式，成為構建全球高速衛(wèi)星通信網絡的關鍵技術。然而，低軌衛(wèi)星在太空中面臨著復雜的動力學環(huán)境和振動干擾，這嚴重影響了星間激光通信中捕獲跟蹤瞄準（ATP）系統(tǒng)的性能，進而影響通信的穩(wěn)定性和可靠性。因此，研究有效的振動補償算法對于提升低軌衛(wèi)星星間激光通信質量至關重要。

RedCap終端節(jié)能設計：輕量化協(xié)議棧與DRX參數(shù)協(xié)同優(yōu)化

隨著物聯(lián)網（IoT）的蓬勃發(fā)展，對低功耗、低成本終端設備的需求日益增長。RedCap（Reduced Capability）作為5G NR（New Radio）面向中低速物聯(lián)網場景推出的輕量化5G終端技術，在滿足一定性能要求的前提下，通過降低終端復雜度來降低成本和功耗。然而，在追求更低功耗的道路上，RedCap終端仍面臨諸多挑戰(zhàn)。輕量化協(xié)議棧與不連續(xù)接收（DRX，Discontinuous Reception）參數(shù)協(xié)同優(yōu)化成為提升RedCap終端節(jié)能效果的關鍵策略，對于推動RedCap技術在物聯(lián)網領域的廣泛應用具有重要意義。

抗干擾跳頻算法優(yōu)化：基于深度強化學習的自適應跳頻決策

在無線通信領域，干擾問題一直是制約通信質量和可靠性的關鍵因素。隨著無線通信技術的飛速發(fā)展，頻譜資源日益緊張，各種干擾源層出不窮，如惡意干擾、同頻干擾、鄰頻干擾等。跳頻通信作為一種有效的抗干擾技術，通過不斷改變載波頻率來躲避干擾，從而提高通信的抗干擾能力。然而，傳統(tǒng)的跳頻算法往往基于固定的跳頻圖案和規(guī)則，難以適應復雜多變的干擾環(huán)境。深度強化學習作為一種新興的機器學習方法，具有強大的決策和自適應能力，將其應用于抗干擾跳頻算法優(yōu)化，實現(xiàn)自適應跳頻決策，具有重要的研究意義和應用價值。

后量子密碼遷移實踐：NIST標準算法在TLS 1.3中的性能基準

隨著量子計算技術的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)密碼算法面臨著前所未有的安全威脅。量子計算機強大的計算能力能夠在短時間內破解基于大數(shù)分解、離散對數(shù)等數(shù)學難題的傳統(tǒng)密碼算法，如RSA、橢圓曲線密碼（ECC）等。為了應對這一挑戰(zhàn)，美國國家標準與技術研究院（NIST）啟動了后量子密碼（Post-Quantum Cryptography，PQC）標準化項目，旨在篩選出能夠抵御量子計算攻擊的新型密碼算法。在網絡安全通信中，傳輸層安全協(xié)議（TLS）1.3作為保障數(shù)據傳輸安全的關鍵協(xié)議，其向后量子密碼算法的遷移成為當前網絡安全領域的重要實踐方向。對NIST標準算法在TLS 1.3中的性能基準進行研究，有助于評估遷移的可行性和影響，為實際部署提供參考。