數(shù)據(jù)采樣作為數(shù)字化時代的基石,其技術(shù)發(fā)展直接影響著信息獲取的質(zhì)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。
未來,隨著 5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展,可編程波特率產(chǎn)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(shù)進步,可編程波特率產(chǎn)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(shù)的發(fā)展和應用。
控制器局部網(wǎng)(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(wǎng)。
在異構(gòu)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(gòu)。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(jù)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(shù),并提供完整的Verilog與C代碼實現(xiàn)。
在Linux系統(tǒng)中開發(fā)USB驅(qū)動傳統(tǒng)上依賴C語言,但Rust憑借其內(nèi)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(qū)動,并分析關鍵協(xié)議處理技術(shù)。
在科技飛速發(fā)展的當下,邊緣 AI 正經(jīng)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(jīng)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)?
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(wǎng)、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(jù)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。
納祥科技推出兩款電弧打火機方案,充電式內(nèi)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RGB拾音燈方案,通過音樂專用MIC采集聲音,驅(qū)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(diào)節(jié)。
隨著航天技術(shù)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(gòu)建全球高速衛(wèi)星通信網(wǎng)絡的關鍵技術(shù)。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(zhì)量至關重要。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(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(wǎng)場景推出的輕量化5G終端技術(shù),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(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領域的廣泛應用具有重要意義。
在無線通信領域,干擾問題一直是制約通信質(zhì)量和可靠性的關鍵因素。隨著無線通信技術(shù)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(shù),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。
隨著量子計算技術(shù)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(nèi)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(shù)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(wǎng)絡安全通信中,傳輸層安全協(xié)議(TLS)1.3作為保障數(shù)據(jù)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(wǎng)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。