在设计工业应用的系统级、独立的I/O解决方案时,如工艺控制、工厂自动化或建筑控制系统,有许多领域需要考虑。这包括功率耗散、数据隔离和形式因素。图1展示了使用 AD74115H 以及 ADP1034 在一个独立的单通道软件配置I/O解决方案中。
起初,数据分层是存储系统用来降低数据存储成本的一种策略。这涉及到将常常无法访问的数据分组到更经济有效的存储数组选择中。例如,闲置一年或更长时间的数据可能会从昂贵的闪存层转移到更便宜的SATA磁盘层。即使它们非常昂贵,SSDS和闪存也可以归类为高性能存储类。主动使用并需要最大性能的较小数据集通常存储在闪存中。
因业绩低于分析师预期,英特尔股价在周四盘后交易中一度下跌20%。稍早前,这家芯片制造商表示,作为100亿美元成本削减计划的一部分,到2025年将裁减超过15%的员工。
4200A-SCS参数分析仪对直流电流和电压测量执行FFT计算的能力,使许多AC参数的提取成为可能,包括电流谱密度、热噪声和AC阻抗。
在图像处理领域,均值滤波作为一种经典的线性滤波技术,广泛应用于图像去噪和平滑处理中。特别是在灰度图像处理中,均值滤波通过计算目标像素点周围像素的平均值来替代原像素值,从而达到去噪和平滑图像的目的。本文将详细介绍FPGA上实现灰度图像均值滤波的原理、步骤及代码示例。
在图像处理领域,边缘检测是一项基本且重要的任务,它旨在识别图像中对象的边界。边缘检测算法通常基于灰度图像,通过分析像素之间的灰度变化来定位边缘。其中,一阶微分算子因其计算简单且效果显著,在边缘检测中得到了广泛应用。本文将以Sobel算子为例,探讨其在FPGA上的实现方法,并附上相关代码。
美国互联网巨头亚马逊正在起诉芬兰设备供应商诺基亚侵犯专利,后者在去年晚些时候对前者发起了法律行动。
在图像处理领域,双线性插值(Bilinear Interpolation)是一种广泛应用的图像缩放算法,它通过计算源图像中四个最近邻像素的加权平均值来生成目标图像中的像素值。相比于最近邻插值,双线性插值能够生成更加平滑、质量更高的缩放图像。FPGA(现场可编程门阵列)以其并行处理能力和灵活性,成为实现双线性插值算法的理想平台。本文将深入探讨FPGA上实现双线性插值算法的具体方法,特别是针对整数倍放大和缩小的场景。
在图像处理领域,图像缩放是一项基础且重要的技术,广泛应用于视频处理、图像传输和显示等多个方面。FPGA(现场可编程门阵列)以其高性能、灵活性和并行处理能力,成为实现图像缩放算法的理想平台。本文将深入探讨FPGA上实现图像最近邻插值算法的具体方法,特别是针对整数倍放大和缩小的场景,并附上部分关键代码示例。
在FPGA(现场可编程门阵列)的开发过程中,位流文件作为将设计配置到硬件上的关键媒介,其大小对整体设计流程和最终性能具有深远的影响。本文将从加载时间、存储需求以及性能表现三个方面,深入探讨FPGA位流文件大小对设计和性能的具体影响。
在FPGA(现场可编程门阵列)设计和Verilog编程中,无符号数(Unsigned Numbers)和有符号数(Signed Numbers)的正确使用至关重要。这两种数据类型在表示方法、运算规则以及处理方式上存在显著差异,因此,在设计和编写代码时,必须明确区分并正确使用它们,以避免逻辑错误和性能问题。
在数字信号处理和计算密集型应用中,FPGA(现场可编程门阵列)因其高度的并行性和可配置性而备受青睐。在FPGA中,数字的表示方式对于实现高效的算法和满足特定的性能要求至关重要。其中,浮点数和定点数是两种常见的数字表示方法,它们在FPGA中的应用各有优劣。
在FPGA(现场可编程门阵列)的广阔应用领域中,数学运算作为其核心功能之一,对于实现高效、精准的数据处理至关重要。在FPGA的数学运算体系中,浮点数与定点数是两种关键的数字表示方式,它们各有特点,适用于不同的应用场景。本文将深入探讨FPGA中的浮点数与定点数,分析其优势、局限以及在实际应用中的选择策略。
在FPGA(现场可编程门阵列)的数学运算体系中,除法运算作为一种基本的算术操作,广泛应用于各种数字信号处理、图像处理及科学计算等领域。然而,与加、减、乘等运算相比,除法运算在FPGA中的实现更为复杂,需要更多的硬件资源和设计考虑。本文将深入探讨FPGA中除法运算的多种实现方式,分析其原理、优缺点及适用场景。
在FPGA图像处理领域,仿真测试是不可或缺的一环,尤其是在处理复杂的图像数据时。读写BMP图片作为图像处理的基本操作之一,其仿真测试工程不仅有助于验证FPGA设计的正确性,还能在实际应用前发现并解决潜在问题。本文将详细介绍如何在FPGA中实现BMP图片的读写仿真测试工程,并附上相关代码示例。