超全!ADI工业以太网IC芯片产品方案介绍
2024-02-05工业以太网 工业自动化产业升级的趋势之一就是网络化，从传统的现场总线到当前工业以太网的迅速普及再到不远将来的时间敏感网络（TSN），从10Mbps 到100Mbps 再升级到1000Mbps 甚至更高的通讯带宽，从RS485 , CAN 等物理层通讯到以太网以及单对以太网，各种技术的应用层出不穷，无缝联接，赋能并加速工业4.0的变革。 ADI《工业以太网 — 无缝联接， 加速工业4.0》，结合技术趋势，全面阐述ADI在工业以太网领域的所有产品和方案已经相应的技术特色，特别是APL
在物联网领域的技术应用与优势
2024-02-05物联网（IoT）的快速发展为全球带来了前所未有的机遇与挑战。在这个领域，Analog Devices（ADI）以其卓越的技术实力和丰富的产品线，为物联网的各种应用提供了强大的支持。本文将探讨ADI在物联网领域，特别是传感器接口、无线通信和智能家居等方面的应用。 首先，传感器接口是物联网的基础。在这个领域，ADI的传感器接口产品线表现出色。无论是温度、压力、湿度还是光传感器，ADI都能提供精确、可靠的接口解决方案。这些解决方案能够将各种物理量转化为数字信号，使得物联网设备能够实时、准确地获取所需
不同类型ADI的性能比较
2024-02-05在当今的高性能电子系统中，模数转换器（ADC）作为关键组件，其性能直接影响系统的整体性能。其中，模数转换器的分辨率和速度是衡量其性能的重要参数。本文将对比不同类型模数转换器（如并行比较型、逐次逼近型、积分型等）的性能，从精度、速度和功耗三个维度进行探讨。 精度 精度是衡量模数转换器性能的重要指标，通常以位数表示。在所有类型的模数转换器中，并行比较型模数转换器具有最高的精度。这是因为其内部结构使得每个比较器都能独立地将输入信号与参考电压进行比较，从而实现高分辨率的转换。 积分型模数转换器的精度相
融合MCU与AI的市场前景光芒四射
2024-02-04近日，Arm发布了专门为AI应用设计的Cortex-M52处理器，旨在取代现有的M33或M3/M4处理器，为MCU芯片注入更强大的AI计算能力。 英飞凌、恩智浦、瑞萨、意法半导体等国际芯片大厂也纷纷推出了融入AI计算能力的MCU产品，引发了MCU行业的全新升级换代。 多家厂商正在探索MCU与AI相结合的新模式。近期，各大厂商纷纷发布提升AI运算性能的MCU新品。英飞凌公布的PSoC Edge系列MCU配备了专门为机器学习设计的硬件加速器，可加速神经网络运算，实现AI计算功能；瑞萨电子的新型RA
先进封装成兵家必争之地 巨头纷纷扩厂、建厂
2024-02-04随着摩尔定律走向极致，单纯依靠缩小晶体管来提高芯片性能，已经走到了困境。芯片发展的重心，来到先进封装，也成为当今各主要巨头的兵家必争之地。 为了开拓市场，满足不同客户的需求，巨头们不惜豪掷数十亿乃至百亿来扩建和新建封装厂，一场封装建厂比拼已经展开。 先进封装之争 现阶段先进封装主要是指倒装焊（Flip Chip）、 晶圆级封装（WLP）、2.5D 封装（Interposer）、3D 封装（TSV）等。 顾问公司 YoleIntelligence 称，未来，全球先进芯片封装市场预计将从 2022
DSP（Digital Signal Processor）是数字信号处理器的缩写，是一种微处理器，具有快速执行数字信号处理算法的能力。以下是最新关于DSP的新闻： AMD推出了32位高效能低功耗的RISC-V处理器，适用于物联网应用。该处理器采用三级流水线设计，包含32个16位RISC-V CPU核心，适合低功耗和高效率的嵌入式处理以及物联网应用。物联网通常被视为端点的结合，但随着端点数据量的增加，生成数据的设备必须能够处理数据，甚至执行一些其他操作。这就需要应用处理器的功能强大。安谋国际推出
DSP发展前景广阔可以广泛应用于信号处理、通信、控制等DSP技术领域
2024-02-01随着物联网技术的迅速发展，DSP（Digital Signal Processor）技术在其中扮演着越来越重要的角色。DSP技术是一种微处理器，具有快速执行数字信号处理算法的能力，可以广泛应用于信号处理、通信、控制等领域。 在信号处理领域，DSP技术可以实现对信号的采集、处理、分析等功能。例如，在无线通信、雷达、声纳等领域，DSP技术可以实现对信号的采集、处理和分析，提高信号的准确性和可靠性。 在通信领域，DSP技术可以实现对数据的处理和传输。例如，在5G通信技术中，DSP技术可以实现对信号的
数字信号处理技术的发展与应用
2024-01-31随着信息技术的不断进步，数字信号处理技术已成为现代通信、图像处理、声音处理等领域的关键技术之一。数字信号处理技术的发展历程经历了多个阶段，从其诞生到现在，它已经在各个领域得到了广泛的应用。 一、数字信号处理技术的发展历程 数字信号处理技术始于20世纪60年代，当时计算机技术的飞速发展为数字信号处理提供了基础。1965年，美国ATT公司的J. Proakis和J. Manolakis发表了一篇论文，首次提出了离散时间信号分析和数字滤波器的概念。此后，数字信号处理技术在不断发展中，逐渐形成了完整的
频域分析：DSP中的关键技术与应用
2024-01-31在数字信号处理（DSP）中，频域分析是一种至关重要的技术，用于理解和处理信号的频率特性。通过将信号从时域转换到频域，我们能够揭示信号的内在特征，如频率分量、谐波关系等，从而更好地理解信号的本质。本文将探讨如何使用DSP技术实现频域分析，并介绍快速傅里叶变换（FFT）和离散余弦变换（DCT）等关键方法。 一、频域分析的重要性 在信号处理中，频域分析提供了一种理解和描述信号特性的有效方式。通过将信号分解为其频率分量，我们可以深入了解信号的频率内容、频率关系以及频率变化规律。这对于许多应用领域至关重
实时信号处理：DSP领域中的关键应用与技术
2024-01-31实时信号处理是数字信号处理（DSP）领域中的一个核心应用，它涉及在有限的时间内对信号进行采集、分析和处理。在许多实际应用中，如通信、控制、音频处理和图像处理等，都需要对实时信号进行处理。本文将探讨实时信号处理的算法、实现方式和优化技术等方面的内容。 实时信号处理算法是实现信号处理任务的关键。这些算法通常涉及数字滤波、频谱分析、参数估计和模式识别等。在实际应用中，选择合适的算法对于实现实时信号处理至关重要。例如，在音频处理中，回声消除算法可用于消除麦克风采集到的回声；在图像处理中，边缘检测算法可