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医疗设备中的DSP安全设计：HIPAA合规与数据隐私保护
医疗设备智能化进程，数字信号处理器(DSP)作为核心计算单元，承担着实时处理生物电信号、医学影像等敏感数据的重任。然而，随着医疗设备与网络互联的深化，数据泄露风险显著增加。美国《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)明确要求医疗机构及其合作伙伴对电子受保护健康信息(ePHI)实施严格保护，这为医疗设备中的DSP安全设计提出了硬性合规要求。本文将从HIPAA合规框架出发，探讨医疗设备DSP安全设计的关键路径。
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数字信号处理器（DSP）架构演进：从冯·诺依曼到哈佛结构的优化之路
数字信号处理器(DSP)作为实时信号处理的核心器件，其架构设计直接决定了运算效率与功耗表现。自20世纪70年代DSP理论诞生以来，其硬件架构经历了从冯·诺依曼结构到哈佛结构的演进，这一过程体现了对实时性、并行性与存储带宽的持续追求。
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实时操作系统（RTOS）在DSP中的移植与性能调优
随着嵌入式系统对实时性、多任务处理能力的需求日益增长，实时操作系统(RTOS)在数字信号处理器(DSP)中的移植与性能优化成为关键技术课题。DSP以其高效的数值计算能力和并行处理特性，广泛应用于通信、图像处理、工业控制等领域，而RTOS的引入则进一步提升了系统开发的灵活性与可靠性。本文将探讨RTOS在DSP中的移植流程、关键技术点及性能调优策略。
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开源DSP生态崛起，RISC-V架构在信号处理领域的应用前景
数字信号处理(DSP)技术持续演进，开源指令集架构RISC-V的崛起为传统DSP领域注入了新的活力。凭借其开放、灵活、可定制的特性，RISC-V不仅打破了传统DSP架构的知识产权壁垒，更通过与专用指令集的结合，推动DSP在通信、工业控制、人工智能等领域的创新应用。随着国产DSP生态的逐步完善，RISC-V架构在信号处理领域展现出广阔的应用前景。
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基于DSP的硬件加速器设计：卷积神经网络（CNN）的专用指令扩展
随着卷积神经网络(CNN)在计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用，其计算密集型特性对硬件性能提出严峻挑战。通用处理器受限于指令集与架构设计，难以高效处理CNN中高重复性的矩阵乘积累加(MAC)操作。数字信号处理器(DSP)凭借其并行计算能力、低功耗特性及可编程性，成为加速CNN推理的理想平台。通过设计专用指令扩展，DSP可针对CNN计算模式进行深度优化，实现性能与能效的双重提升。
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工业机器人控制中的DSP应用，实时运动轨迹规划与误差补偿
随着工业自动化向高精度、高柔性方向发展，工业机器人需在复杂环境中实现毫米级轨迹跟踪与动态误差补偿。数字信号处理器(DSP)凭借其高速浮点运算能力、实时信号处理特性及多核并行架构，成为工业机器人控制系统的核心计算单元。本文从DSP在运动轨迹规划与误差补偿中的应用出发，解析其技术实现路径与工程实践价值。
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低功耗DSP芯片设计：动态电压频率调节（DVFS）技术解析
随着物联网、可穿戴设备与边缘计算的普及，低功耗DSP芯片需求激增。传统静态功耗管理技术(如时钟门控)难以应对动态负载场景，而动态电压频率调节(DVFS)技术通过实时调整电压与频率，成为突破能效瓶颈的关键。本文从技术原理、硬件实现、算法优化及应用挑战等维度，解析DVFS在低功耗DSP芯片设计中的核心价值。
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DSP仿真调试技术，JTAG接口与逻辑分析仪的协同使用
数字信号处理(DSP)系统开发，仿真调试是确保算法正确性与硬件可靠性的关键环节。随着DSP芯片功能复杂度的提升，传统调试手段已难以满足需求，而JTAG接口与逻辑分析仪的协同使用，通过硬件级调试与信号级分析的结合，为开发者提供了高效、精准的调试解决方案。
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双核高安全性机器人控制MCU/DSP，具备‘两大脑+两小脑’架构的极海G32R501
珠海极海半导体推出的G32R501芯片，基于Arm Cortex-M52双核架构，融合了MCU的逻辑控制和DSP的实时信号处理功能，通过其独特的“两大脑+两小脑”设计、高安全机制和硬件加速能力，为机器人控制系统提供了卓越的性能和可靠性。
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利用高精度窗口监控器有效提高电源输出性能
技术发展日新月异，为应对功耗和散热挑战，改善应用性能，FPGA、处理器、DSP和ASIC等数字计算器件的内核电压逐渐降低。同时，这也导致内核电源容差变得更小，工作电压范围变窄。大多数开关稳压器并非完美无缺，但内核电压降低的趋势要求电源供应必须非常精确，以确保电路正常运行1。窗口电压监控器有助于确保器件在适当的内核电压水平下运行，但阈值精度是使可用电源窗口最大化的重要因素2。
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一篇文章带您玩转T113的ARM+RISC-V+DSP三核异构!-米尔电子
近年来，随着半导体产业的快速发展和技术的不断迭代，物联网设备种类繁多(如智能家居、工业传感器)，对算力、功耗、实时性要求差异大，单一架构无法满足所有需求。因此米尔推出MYD-YT113i开发板(基于全志T113-i)来应对这一市场需求。
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为什么片内 RAM 大的 DSP 效率高
在数字信号处理(DSP)领域，数字信号处理器(DSP)的性能表现直接关系到各类应用的效果。而片内随机存取存储器(RAM)的大小，是影响 DSP 效率的一个至关重要的因素。拥有较大片内 RAM 的 DSP 在数据处理能力、程序执行速度以及系统整体性能等方面，都展现出明显的优势，下面我们将深入探讨其中的原因。
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Ceva 推出最新高性能、高效率通信 DSP，面向先进 5G 和 6G 应用
帮助智能边缘设备更可靠、更高效地连接、感知和推断数据的全球领先半导体产品和软件IP授权许可厂商Ceva公司(纳斯达克股票代码：CEVA) 推出了针对先进5G和6G就绪应用的最新高性能基带矢量DSP。这些新型 DSP 基于成功的 Ceva-XC20 架构，已经获两家一级基础设施 OEM 厂商合作设计用于先进5G增强版本 (5G-advanced)和预6G (pre-6G)处理器，能够实现更快速、更高效的数据处理，同时降低延迟并提高吞吐量。两款新型 DSP均支持人工智能，让客户应用机器学习来优化用户设备(UE)和基础设施的调制解调器算法性能和网络效率，并使其设计能够适应日后不断发展的无线标准。
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基于DSP视频处理的系统设计
基于本文设计的ARM11和DSP协作视频流处理技术的3G视频安全帽以在石油、电力等行业野外作业中得到应用。
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AI下沉智能座舱全面应用，TI引领感知与音频技术革新
随着安全法规的日益严格和消费者需求的不断升级，汽车行业正在进入技术变革的深水区。一方面，新法规和汽车安全评鉴标准推动汽车制造商不断优化车内感知系统，以应对行驶和静止状态下多变复杂的场景，全面保障驾乘安全。另一方面，消费者对座舱体验的期待日益提升，从基础的功能性需求扩展到对卓越音质、个性化交互和沉浸感的追求，座舱体验正在成为购车决策的关键影响因素。
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Ceva 通过新合作伙伴扩展嵌入式人工智能 NPU 生态系统 加快智能边缘设备的上市速度
帮助智能边缘设备更可靠、更高效地连接、感知和推断数据的全球领先半导体产品和软件IP授权许可厂商Ceva公司(纳斯达克股票代码：CEVA)宣布建立新的合作伙伴关系，推动业界更高效地开发各种设备中的人工智能个性化、便利性和安全性功能。这些合作关系扩展了Ceva-NeuPro-Nano NPU的嵌入式人工智能生态系统，新合作伙伴包括赛微科技 (Cyberon Corporation)和AIZIP公司，旨在提供预优化的神经网络以应对智能边缘设备上的关键词探知、人脸识别和说话者识别，从而缩短开发时间。
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Ceva助力欧冶半导体下一代 ADAS 芯片组实现更智能、更安全的电动汽车
龙泉 560 SoC充分利用 Ceva-SensPro Vision AI DSP提升 ADAS 功能，助力中国电动汽车市场快速增长和全球转向更可持续的智能交通解决方案
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边缘AI和智能音频专家XMOS全球首家增值经销商（VAR）落地中国
强强合作——XMOS与飞腾云达成全球首家增值经销协议以用智能音频技术和产品服务全球厂商和消费者
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DSP在控制环路中的常用资源及其应用
数字信号处理器(DSP)作为一种特别适用于进行数字信号处理运算的微处理器，在现代电子技术中扮演着至关重要的角色。尤其在控制环路中，DSP凭借其强大的运算能力、高速的数据处理能力以及灵活的控制策略，成为实现精确控制和高性能系统的关键组件。
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基于自适应模糊PID控制的高精度温控系统设计
为降低接收机温度变化对微波辐射计测量结果的影响 ,保障其测量精度 ,设计了一种基于 自适应模糊PID控制的高精度温控系统 。系统以DSP作为中央处理器 ,采集接收机内部温度信号 ,并利用自适应模糊PID控制方法在线调整PID控制参数 ,使系统达到稳定状态 ,并满足控制精度要求 。试验结果表明 ,该设计在实际使用过程中 ,可以保证接收机温控精度在±0. 02 ℃以内 ,满足系统对高精度恒温控制的要求。
