通信技术

AXI4-Stream 格式：高性能流式数据传输的标准化协议(上)

数据采样：从物理世界到数字信号的桥梁

数据采样作为数字化时代的基石，其技术发展直接影响着信息获取的质量与效率。理解并掌握采样原理与实践技巧，对于设计高性能的信号处理系统具有至关重要的意义。

可编程波特率产生器：原理、设计与应用(下)

未来，随着 5G、物联网、人工智能等技术的发展，可编程波特率产生器将面临更高的性能要求和更复杂的应用场景。通过不断创新和技术进步，可编程波特率产生器将在更广泛的领域发挥重要作用，推动数字通信技术的发展和应用。

异步通信技术：原理、协议与应用(上)

CAN总线应用及其总线架构的详解

控制器局部网(CAN-CONTROLLER AREA NETWORK)是BOSCH公司为现代汽车应用领先推出的一种多主机局部网。

ARM-FPGA跨平台通信：FSPI四线模式高速数据传输与误码率控制

在异构计算系统中，ARM与FPGA的协同工作已成为高性能计算的关键架构。本文基于FSPI（Fast Serial Peripheral Interface）四线模式，在150MHz时钟频率下实现10.5MB/s的可靠数据传输，重点分析时钟极性/相位配置、DMA加速、CRC校验等核心技术，并提供完整的Verilog与C代码实现。

Rust编写Linux USB驱动：从协议分析到rusb库实战开发

在Linux系统中开发USB驱动传统上依赖C语言，但Rust凭借其内存安全特性和现代语法逐渐成为嵌入式开发的优选。本文将通过一个基于中断处理和多线程控制的USB设备通信案例，展示如何使用Rust的rusb库开发高性能USB驱动，并分析关键协议处理技术。

边缘 AI 的下一跳：迈向 “智能体操作系统”

在科技飞速发展的当下，边缘 AI 正经历着一场深刻的变革。从最初的 TinyML 微型机器学习探索低功耗 AI 推理，到边缘推理框架的落地应用，再到平台级 AI 部署工具的兴起以及垂类模型的大热，我们已经成功实现了 “让模型跑起来” 的阶段性目标。然而，这仅仅是边缘 AI 发展的起点，其未来的演进方向正逐渐聚焦于一个更为关键的问题：当 AI 模型能够在边缘设备上稳定运行后，它们能否进一步实现协作，从而推动边缘 AI 迈向更高的智能形态?

NRF52832 与 NRF51822 的全面比较：探寻无线芯片的差异与选择

在无线通信芯片的领域中，Nordic Semiconductor 的 NRF52832 和 NRF51822 两款芯片备受关注。它们在物联网、可穿戴设备、智能家居等众多领域有着广泛的应用。然而，这两款芯片在性能、功耗、功能等方面存在诸多差异，开发者需要根据具体的应用场景和需求来做出选择。接下来，我们将深入探讨 NRF52832 和 NRF51822 的区别。

纳祥科技客户案例：可接手机也可充电的电弧打火机方案

纳祥科技推出两款电弧打火机方案，充电式内置电池，适合户外独立使用；外接电源式轻量化，可从手机或汽车取电降本，两者均配备了专用芯片、电弧头、双开关及4级电量指示

纳祥科技客户案例拆解展示：RGB拾音灯方案，具备32位ARM处理器

纳祥科技RGB拾音灯方案，通过音乐专用MIC采集声音，驱动可寻址LED实现声光同步。方案集成单片机、高敏麦克风及32颗灯珠，支持AGC增益与智能降噪，提供8种模式、4档亮度、5档速度及18色调节。

低轨卫星星间激光通信：捕获跟踪瞄准（ATP）系统振动补偿算法

随着航天技术的飞速发展，低轨卫星星座在通信、遥感、导航等领域展现出巨大的应用潜力。低轨卫星星间激光通信作为一种高速、大容量、抗干扰能力强的通信方式，成为构建全球高速卫星通信网络的关键技术。然而，低轨卫星在太空中面临着复杂的动力学环境和振动干扰，这严重影响了星间激光通信中捕获跟踪瞄准（ATP）系统的性能，进而影响通信的稳定性和可靠性。因此，研究有效的振动补偿算法对于提升低轨卫星星间激光通信质量至关重要。

RedCap终端节能设计：轻量化协议栈与DRX参数协同优化

随着物联网（IoT）的蓬勃发展，对低功耗、低成本终端设备的需求日益增长。RedCap（Reduced Capability）作为5G NR（New Radio）面向中低速物联网场景推出的轻量化5G终端技术，在满足一定性能要求的前提下，通过降低终端复杂度来降低成本和功耗。然而，在追求更低功耗的道路上，RedCap终端仍面临诸多挑战。轻量化协议栈与不连续接收（DRX，Discontinuous Reception）参数协同优化成为提升RedCap终端节能效果的关键策略，对于推动RedCap技术在物联网领域的广泛应用具有重要意义。

抗干扰跳频算法优化：基于深度强化学习的自适应跳频决策

在无线通信领域，干扰问题一直是制约通信质量和可靠性的关键因素。随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源日益紧张，各种干扰源层出不穷，如恶意干扰、同频干扰、邻频干扰等。跳频通信作为一种有效的抗干扰技术，通过不断改变载波频率来躲避干扰，从而提高通信的抗干扰能力。然而，传统的跳频算法往往基于固定的跳频图案和规则，难以适应复杂多变的干扰环境。深度强化学习作为一种新兴的机器学习方法，具有强大的决策和自适应能力，将其应用于抗干扰跳频算法优化，实现自适应跳频决策，具有重要的研究意义和应用价值。

后量子密码迁移实践：NIST标准算法在TLS 1.3中的性能基准

随着量子计算技术的飞速发展，传统密码算法面临着前所未有的安全威胁。量子计算机强大的计算能力能够在短时间内破解基于大数分解、离散对数等数学难题的传统密码算法，如RSA、椭圆曲线密码（ECC）等。为了应对这一挑战，美国国家标准与技术研究院（NIST）启动了后量子密码（Post-Quantum Cryptography，PQC）标准化项目，旨在筛选出能够抵御量子计算攻击的新型密码算法。在网络安全通信中，传输层安全协议（TLS）1.3作为保障数据传输安全的关键协议，其向后量子密码算法的迁移成为当前网络安全领域的重要实践方向。对NIST标准算法在TLS 1.3中的性能基准进行研究，有助于评估迁移的可行性和影响，为实际部署提供参考。