芯片资讯
-
06
2024-02
FPGA工程师为什么这么难招?
FPGA工程师难招的原因有多方面： 市场需求量大，但是符合要求的人才少。FPGA是一项高新技术，市场上对于FPGA工程师的需求量日益增加，但是符合要求的人才却非常少。人才培养周期长，岗位增长速度慢。FPGA工程师需要具备很多技能，包括计算机体系结构、数字电路、通信、嵌入式系统、EDA工具等等，而这些技能的学习曲线都比较陡峭，需要较长的时间和精力。供需不平衡，市场上的候选人少。由于FPGA工程师的培养周期长，而市场上对于FPGA工程师的需求量逐年增加，导致了供需不平衡的现象，企业很难招到符合要求
-
05
2024-02
ADI为您解决边缘传感器或驱动器的最后一英里
如今，有线连接技术仍然是工业领域采用的主要技术。现有的工厂网络广泛采用旧式串行接口，以确保获得不会中断的高性能连接。这些接口简单易用，但缺乏以太网所具备的直接IP寻址优势，后者是控制层级采用的主要技术。此外，未来，工厂环境中势必会出现新旧设备共存的现象，新的有线连接技术将有助于实现新旧设备互用。 ADI公司的有线连接解决方案采用新的串行和以太网技术，提供出色的性能、可靠性和覆盖范围。与边缘传感器或驱动器的最后一英里连接，可使用10BASE-T1L和IO-Link来实现。对于高速应用，可使用低延
-
05
2024-02
不同类型ADI的性能比较
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
-
04
2024-02
MCU在物联网中的应用
随着物联网技术的快速发展，MCU（微控制器）在物联网领域的应用越来越广泛。MCU作为一种低功耗、高性能的嵌入式系统芯片，在智能家居、智能城市和工业自动化等领域发挥着重要作用。本文将介绍MCU在物联网中的应用及其重要性。 一、MCU在智能家居中的应用 智能家居是物联网领域的一个重要应用领域，它通过将各种智能设备与互联网连接起来，实现家庭生活的智能化和便捷化。MCU在智能家居中发挥着核心作用。 设备控制：MCU可以作为智能家居设备的控制中心，通过与各种传感器和执行器连接，实现对家庭设备的智能化控制
-
04
2024-02
先进封装成兵家必争之地 巨头纷纷扩厂、建厂
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
-
01
2024-02
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
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
-
31
2024-01
数字信号处理技术的发展与应用
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
-
31
2024-01
频域分析：DSP中的关键技术与应用
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
-
31
2024-01
多核DSP架构的设计和优化：提高并行处理能力和能效
在当今高度数字化的世界中，数字信号处理（DSP）技术在各种应用领域中发挥着至关重要的作用。为了满足日益增长的计算需求，多核DSP架构已成为一种趋势。本文将探讨多核DSP架构的设计和优化，以提高DSP系统的并行处理能力和能效。 一、多核DSP架构概述 多核DSP架构是指在一个DSP系统中集成多个处理器核心，以提高计算性能。通过并行处理，多核DSP能够更快地处理大量数据，满足实时性要求。多核DSP架构的设计包括任务分配、内存管理、通信机制等方面的考虑。 二、任务分配 任务分配是多核DSP架构中的关
-
31
2024-01
实时信号处理：DSP领域中的关键应用与技术
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
-
31
2024-01
DSP频谱分析和FFT算法：原理、应用与选择
在数字信号处理（DSP）中，频谱分析是一种至关重要的技术，它能够揭示信号的频率成分，从而帮助我们更好地理解信号的本质。而快速傅里叶变换（FFT）算法是实现频谱分析的核心工具。本文将深入探讨频谱分析的基本原理、FFT算法的实现和应用，以及在实际应用中如何选择合适的FFT大小和窗函数。 一、频谱分析的基本原理 频谱分析的目的是将信号分解成其基本的频率成分。对于离散信号，我们可以使用离散傅里叶变换（DFT）对其进行频谱分析；对于连续信号，我们使用连续傅里叶变换（CFT）。这些变换将信号从时间域转换到
-
29
2024-01
DSP数字信号处理器（英文：Digital Signal Processor）是由大规模或超大规模集成电路芯片组成的用来完成数字信号处理任务的处理器。
DSP数字信号处理器(digitalsignalprocessor,DSP)是一种用于数字信号处理的可编程微处理器，它的诞生与快速发展，使各种数字信号处理算送得以实时实现，为数字信号处理的研究和应用打开了新局面，提供了低成本的实际工作环境和应用平台，推动了新的理论和应用领域的发展。目前，DSP技术在通信、航空、航天。雷达、工业控制、医疗、网络及家用电器等各个领域都得到了广泛应用。 DSP数字信号处理器按其可编程性可分为可编程和不可编程集成电路芯片两大类。不可编程的信号处理器以信号处理算法的流程