在信号处理领域,传统采样理论受限于奈奎斯特采样定理,要求采样频率必须高于信号最高频率的两倍。然而,压缩感知理论与稀疏快速傅里叶变换(FFT)的融合,为低采样率下的信号重构开辟了新路径。这两种技术通过数学优化与算法创新,突破了传统采样框架,在无线通信、医学成像、遥感监测等领域展现出显著优势。本文将结合MATLAB实现,深入探讨压缩感知与稀疏FFT的核心原理及其在低采样率场景下的应用。
智能穿戴设备、消费电子和汽车电子,柔性电路板(FPC)因其轻量化、可弯折的特性被广泛应用。然而,高频信号传输与密集布线带来的电磁干扰(EMI)问题,成为制约产品可靠性的关键瓶颈。某智能手表厂商在开发过程中发现,其FPC设计在弯折区域出现信号跳变,导致触控响应延迟达300ms;某车载电池管理系统则因FPC走线间距不足,引发毫米波雷达数据丢包率高达15%。本文结合实际案例与实验数据,系统阐述FPC走线布局与屏蔽层优化的核心方法。
在智能驾驶域控制器架构中,嵌入式FPGA作为关键计算单元,需满足ISO 26262 ASIL-D级功能安全标准。该标准要求系统在随机硬件故障和系统性故障下,仍能将风险控制在可接受范围内。本文以某型L3级自动驾驶域控制器为例,阐述基于FPGA的冗余设计硬件方案,重点解析三模冗余(TMR)、动态部分重构(DPR)及安全监控机制的实现。
在嵌入式FPGA开发中,高层次综合(HLS)技术通过将C/C++算法直接转换为硬件描述语言(RTL),显著缩短了开发周期。然而,HLS生成的RTL代码往往存在时序收敛困难、资源利用率低等问题。本文结合脑机接口信号采集场景,探讨如何通过工具链优化、架构设计和算法重构实现HLS设计的高效落地。
在嵌入式FPGA开发领域,开源工具链正以颠覆性姿态重塑技术生态。从学术研究到工业原型,从物联网终端到边缘计算节点,以Yosys、IceStorm、nextpnr为核心的开源工具链,正在打破商业EDA的垄断,为开发者提供低成本、高灵活性的解决方案。
在人工智能与物联网深度融合的当下,传统冯·诺依曼架构面临算力瓶颈与能效困境。神经形态计算通过模拟生物神经系统的并行处理与事件驱动机制,为低功耗、实时性要求高的嵌入式场景提供了突破性解决方案。而FPGA凭借其可重构性与硬件并行加速能力,成为实现神经形态架构的理想载体。