자일링스는 5G NR(New Radio) 배포를 위해 설계된 Zynq RFSoC 디지털 프런트 엔드(DFE) 기기를 발표했습니다. 회사의 Zynq UltraScale 아키텍처를 기반으로 하는 Zynq RFSoC DFE는 5G NR과 새로운 5G 무선 장치(RU)에서 레거시 4G를 효과적으로 지원하는 데 필요한 컴퓨팅 집약적 기능의 하드 IP 구현으로 Xilinx RFSoC 제품군을 확장합니다. 5G는 모든 잠재력에 대해 5G 인프라 개발자에게 여러 가지 과제를 안겨줍니다. 스마트폰 및 기타 모바일 장치의 설계자는 증가하는 5G 칩

(출처:Hyperstone) 플래시 메모리 스토리지는 우리 주변의 거의 모든 전자 장치에 편재하는 구성 요소입니다. 구매 시 상품으로 간주될 수 있습니다. 그러나 산업용 장비에 필요한 경우는 현실과 거리가 멉니다. 유스케이스의 전체 그림을 알지 못하면 모든 메모리가 같다고 생각하고 순전히 기가바이트당 가격으로 결정하는 함정에 빠지기 쉽습니다. 많은 설계 엔지니어는 고품질 플래시 메모리와 저품질 플래시 메모리를 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 최신 플래시에 고용량이라고 해서 일반적으로 더 나은 안정성을 의미하지는 않습니다.

최신 차량이 구형 기술에서 새로운 기술로 전환하는 과정의 일환으로 유도 위치 센서는 홀 효과 센서를 대체하는 것을 목표로 하고 있으며 이러한 전환은 본질적으로 자동차 센서 성능 저하와 관련된 문제의 더 나은 관리와 관련이 있습니다. 예를 들어, Microchip Technology는 자동차 스로틀 바디, 변속기 기어 감지, 전자식 파워 스티어링 및 가속 페달과 같은 자동차 애플리케이션을 위한 유도 위치 센서를 공개했습니다. 가치 제안:위치 측정은 표유 자기장에 영향을 받지 않으며 외부 자기 장치가 필요하지 않습니다. 자동차 엔지

Arm은 애플리케이션 프로세서에서 Cortex-A CPU 코어와 함께 사용하기에 적합한 microNPU(신경 처리 장치) IP의 새 버전을 만들었습니다. 리드 라이선스 NXP는 포즈 추정, 비디오의 다중 얼굴 인식 및 물체 감지, 기본 키워드 감지 이상의 음성 인식과 같은 AI 애플리케이션을 처리할 수 있는 향후 애플리케이션 프로세서 제품군에 이 IP를 사용할 계획입니다. 에토스-U65 2020년 2월 출시된 Arm의 기존 microNPU 제품인 Ethos-U55는 Cortex-M 코어와 함께 마이크로컨트롤러급 제품을 겨냥한

이 시리즈의 1부에서는 3축 고정밀 MEMS 가속도계의 내부 구조를 검토했습니다. 2부에서는 기본 성능을 설정하고 후속 데이터 분석에서 예상되는 노이즈 수준을 검증하기 위해 좋은 시작 데이터 세트를 얻는 방법을 검토했습니다. 이 시리즈의 마지막 기사에서는 안정성에 영향을 미치는 다른 요소를 살펴본 다음 3축 고정밀 MEMS 가속도계의 전체 성능을 개선하기 위한 기계 시스템 설계 권장 사항을 제공합니다. 설계의 열 응력을 잘 이해하면 관성 센서의 또 다른 중요한 측면은 장기적인 안정성 또는 반복성입니다. 반복성은 동일한 조건에서 장

이전에 세계에서 가장 빠른 RISC-V 코어가 있다고 발표한 캘리포니아에 기반을 둔 EDA 공급업체인 Micro Magic은 한 단계 더 나아가 코어로 3GHz에서 8,000 CoreMark를 달성하는 새로운 성능 벤치마크를 설정했습니다. 회사의 공동 설립자인 Mark Santoro는 “5GHz에서 세계에서 가장 빠른 RISC-V와 13,000 CoreMarks를 달성한 후 70mW 미만의 전력을 소비하면서 3GHz에서 8,000개 이상의 CoreMark를 생산함으로써 또 다른 이정표를 달성했습니다. Micro Magic은 세계적

우리의 삶은 스마트폰뿐만 아니라 스마트 워치, 피트니스 트래커, 히어러블과 같은 수많은 다른 기기들과 같이 휴대 가능하고 연결된 가제트에 의해 변화되었습니다. 이러한 장치는 처리 능력 및 무선 연결을 지원하는 데이터 수집을 결합합니다. 그러나 다른 모든 기능 중에서 가제트를 보다 기능적이고 직관적으로 만드는 모션 센서의 중요성을 간과하기 쉽습니다. 휴대전화의 화면 방향 변경, 스마트워치의 걸음 수 세기, 머리의 움직임을 XR 안경과 일치시키거나, 이어폰을 두드려 노래를 변경하는 등 모션 감지는 사용자 경험과 인터페이스의 중요한 부

다중 디지털 신호 처리(DSP) 블록, 광대역 디지털-아날로그 변환기(DAC) 및 광대역 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 단일 모놀리식 칩에 통합함으로써 이제 전력 소모가 많은 FPGA 리소스를 오프로드할 수 있습니다. 이전에 달성할 수 있었던 것보다 더 높은 속도로 샘플링할 수 있는 더 작은 설치 공간, 더 낮은 전력, 증가된 채널 수 플랫폼을 허용합니다. 이 새로운 기능과 함께 이러한 집적 회로(IC) 내에 새로운 다중 칩 동기화(MCS) 알고리즘이 제공되어 사용자가 시스템에 전원을 공급하거나 시스템에 소프트웨어를 수정할 때

레이더는 특히 물체 식별/분류 및 더 높은 위도 해상도를 약속하는 발전으로 인해 점점 뜨거워지고 있습니다. 이러한 새로운 혁신을 통해 레이더는 자동차 제조업체와 고도로 자동화된 차량을 개발하는 Tier One 사이에서 가장 인기 있는 센서로 부상하고 있습니다. 레이더 시스템 솔루션(출처:NXP) 자동차 산업의 높은 기대에 부응하여 NXP Semiconductors는 회사의 S32R45 레이더 프로세서와 TEF82xx라는 새로운 77GHz 트랜시버로 구성된 새로운 레이더 센서 칩셋 제품군을 샘플링한다고 발표했습니다. 5

GNSS(Global Navigation Satellite Systems)는 궤도에 있는 위성을 사용하여 항법 정보를 결정하는 지구 경계 장치를 지원하는 시스템을 말합니다. 수신기는 일반적으로 다중 측량 알고리즘을 사용하여 궤도를 도는 위성을 기준으로 위치를 추론합니다. 이 정보는 일반적으로 수신기가 궤도를 도는 위성에 대한 위치를 추론할 수 있는 다양한 타이밍 및 궤도 매개변수로 구성됩니다. 원래는 방위 목적으로 개발되었지만 이 기술의 유틸리티는 이제 다양한 소비자, 상업 및 산업 제품에 배포되는 것을 확인했습니다. 가장 잘 알

설치 및 운영을 단순화하기 위해 최신 홈 보안 시스템은 무선으로 환경을 모니터링할 수 있어야 합니다. 여기에는 경계 보안 모니터링, 침입 감지는 물론 약품 용기, 금고 또는 귀중품이 숨겨져 있는 기타 장소와 같은 가정 내 민감한 영역의 보안이 포함됩니다. 영상 모니터링이 가능하지만, 무단 활동을 감지하기 위해서는 정교한 영상 처리와 분석이 필요하고, 사생활 침해에 대한 우려도 나온다. 기존 모션 센서는 개인 정보 보호 문제를 제거하지만 제품의 BOM 비용을 추가하는 전원 공급 장치 및 지원 전자 장치가 필요합니다. 동작 감지기는

가속도계는 실패하기 시작하는 교량의 미묘한 움직임에 대한 중력 방향과 같이 다양한 정적 및 동적 가속도를 감지할 수 있는 놀라운 센서입니다. 이러한 센서는 디스플레이를 기울일 때 디스플레이의 방향을 변경하는 휴대폰 등급 장치에서 군용 차량 또는 우주선을 탐색하는 데 도움이 되는 수출 제어 전술 등급 장치에 이르기까지 다양합니다.[1] 그러나 대부분의 센서와 마찬가지로 센서가 실험실이나 벤치탑에서 잘 작동하는 것은 한 가지입니다. 거칠고 통제할 수 없는 환경 및 온도 스트레스에 직면하여 시스템 수준에서 그 성능을 얻는 것은 또 다른

Analog Devices(ADI)와 Microsoft는 장면 조건에 관계없이 더 높은 정확도를 제공하는 것을 목표로 ToF(Time-of-Flight) 3D 이미징 솔루션을 생산하기 위해 협력했습니다. ADI는 Microsoft의 Azure Kinect 3D ToF 기술을 활용하고 기술 IC 및 시스템 전문성을 추가하여 채택하기 쉬운 솔루션을 만들 것입니다. 목표는 인더스트리 4.0, 자동차, 게임, 증강 현실, 컴퓨터 사진 및 비디오 촬영과 같은 분야의 광범위한 청중에게 다가가는 것입니다. 산업 시장 분석가들은 인더스트리 4.

보조 운전 시스템(ADAS) 및 자율 주행 차량(AV)을 위한 감지 기술을 구현하는 가장 효과적인 단일 단일 방법은 없을 수 있습니다. 마법의 숫자는 대신 6이 될 수 있습니다. 모든 자동차 제조업체가 고유한 방식으로 달성하는 방법을 결정할 6가지 기본 고려 사항에서와 같이 미래 차량에 센서를 통합하기 위한 고유한 접근 방식을 만들 것입니다. AutoSens Brussels 2020 가상 회의의 폐막 세션에서 전문가 패널은 올바른 센서 조합과 설계가 안전을 타협하지 않도록 하는 방법에 대해 토론했습니다. 그 반대의 경우도 마찬가지입

이 시리즈의 1부에서는 3축 고정밀 MEMS 가속도계의 내부 구조를 검토했습니다. 이 두 번째 기사에서는 기본 성능을 설정하고 후속 데이터 분석에서 예상되는 노이즈 수준을 검증하기 위해 좋은 시작 데이터 세트를 얻는 방법을 검토합니다. 가속도계의 아날로그 출력은 데이터 분석을 위해 모든 아날로그 데이터 수집 시스템에 연결할 수 있지만 제조업체는 종종 기존 임베디드 시스템으로 쉽게 프로토타이핑할 수 있도록 고객 시스템에 직접 배치하도록 최적화된 평가 보드를 제공합니다. 이 기사의 설명을 위해 소형 폼 팩터 평가 보드 EVAL-ADX

임베디드 기술은 진화하고 있습니다. 더 빠른 성능, 더 소형화되고 더 적은 비용이 듭니다. 그래픽 처리 장치(GPU)가 장착된 슈퍼컴퓨터는 한 손에 들고 미화 100달러 미만으로 구입할 수 있습니다. 인공 지능(AI) 개발 및 기계 학습에 사용할 수 있습니다. 자율주행 자동차가 차량을 제어하는 ​​데 필요한 AI 모듈이 이제 자동차에 장착될 수 있습니다. 상위 5가지 트렌드를 살펴보겠습니다. 무선 연결의 폭발적인 성장 Grand View Research에 따르면, 사물 인터넷은 2025년까지 미화 1조 달러의 시장이 될 것으

몇 년 전만 해도 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)은 게이트웨이, 에지 서버 또는 데이터에 의해 에지에서 실행되는 교육 및 추론과 함께 고급 하드웨어에서만 수행될 수 있다고 가정했습니다. 센터. 클라우드와 에지 간에 컴퓨팅 리소스를 분산하는 추세가 초기 단계였기 때문에 당시에는 유효한 가정이었습니다. 그러나 이 시나리오는 산업계와 학계의 집중적인 연구 개발 노력 덕분에 극적으로 바뀌었습니다. 그 결과 오늘날에는 ML을 수행하는 데 수조의 TOPS(초당 작업 수)를 제공할 수 있는 프로세서가 필요하지 않습니다. 점점 더 많은 경우

USB 및 이더넷과 같은 유선 데이터 연결은 오늘날 가장 까다로운 IoT 종단점에 전력을 공급하는 효과적이고 편리한 솔루션을 제공할 수도 있습니다. IoT 엔드포인트는 일반적으로 크기도 작은 극도로 저전력 장치로 특징지어지며 자체 전원이 공급되거나 수년 동안 코인 셀에서 실행되도록 설계될 수도 있습니다. 실제로 IoT는 스마트 센서, 데이터 로깅 장치, 스마트 빌딩 컨트롤러, 보안 장치(예:침입자 감지기 및 네트워크 카메라) 및 기타 많은 소매, 기업 및 인프라 애플리케이션( 그림 1). 그림 1. IoT 애플리케이션은 더

Bluetooth Low Energy를 사용하는 자동차 액세스 시스템에는 일반적으로 CAN(컨트롤러 영역 네트워크) 버스 또는 LIN(로컬 상호 연결 네트워크) 버스를 통해 통신하는 중앙 모듈과 다중 위성 모듈/노드가 있습니다. 위성 모듈은 블루투스 통신 범위를 향상시키기 위해 차량 주변에 물리적으로 분산됩니다. 시스템 설계자는 동일한 소프트웨어로 하나의 PCB를 설계하여 위성 모듈의 제조 가능성을 개선하여 차량에 설치하는 것이 Bluetooth 노드의 위치에 구애받지 않도록 하고자 합니다. 그러나 각 위성 노드의 설치 시점의 하

안전한 곳으로 가는 것은 단순히 좋은 브레이크, 작동하는 미등, 그리고 운전대 뒤에서 뛰어난 반사신경을 가진 사람 이상에 달려 있습니다. 점점 더 차를 도로에서, 비행기를 공중에서 유지하는 구성 요소가 사람일 뿐만 아니라 기계적인 부분까지 포함하고 있습니다. 복잡한 이기종 멀티코어 프로세서에서 실행되는 정교한 임베디드 소프트웨어로 비행 관리 시스템에서 파워 스티어링에 이르기까지 모든 것을 제어하고 마이크로초 단위로 측정되는 엄격한 타이밍 기한까지 실행합니다. 여기에 도전이 있습니다. 멀티코어 시스템에서 소프트웨어의 타이밍 동작은