至芯科技FPGA入门课程4-走马灯-电子工程世界

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莱迪思半导体公司和Helion Technology今日宣布一系列适用于LatticeECP3 FPGA系列的压缩和加密的IP核现已上市。该系列具有有效载荷压缩系统核，提高了有限信道带宽的利用率，因此非常适合微波回程应用、宽带无线接入适用于802.16e（WiMAX）以及潜在的其他多链路多输入-多输出（MIMO）应用中的使用。在LatticeECP3器件中，IP核可以从500Mbps无缝扩展至超过3Gbps，并可用于典型的网络应用中的第2层或第3层。IP核采用了非常强大和成熟的LZRW无损压缩算法，它已经由Helion的客户量产使用了超过五年以上。　　此外，LZRW无损压缩核可单独用于更适合于嵌入式实现的应用。该内核有仅压

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Microchip PolarFire® FPGA单芯片加密设计流程成功通过英国国家网络安全中心审查

Microchip PolarFire® FPGA单芯片加密设计流程成功通过英国国家网络安全中心审查此次审查确认了 PolarFire FPGA 安全解决方案的优势安全当前已成为各垂直市场所有设计的当务之急。今天，有进一步证据向系统架构师和设计人员证明，使用Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）的PolarFire FPGA 可有力保障通信、工业、航空航天、国防、核及其他系统的安全性。英国政府的国家网络安全中心（NCSC）根据严格的器件级弹性要求，对采用单芯片加密设计流程的PolarFire FPGA器件进行了审查。 Microchip FPGA 业务部技术研究员 Tim Mor

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基于FPGA和DSP的雷达模目信号设计

摘要：在雷达信号处理分系统调试时，经常用到模目信号。为了获得实时多波束雷达模目信号，提出一种基于FPGA和DSP的产生方法，利用FPGA产生时序及控制，DSP实时计算出所需要的回波，这样即使在没有阵面数据的情况下，仍然能够调试信号处理部分。该设计模块使用简单方便，只需通过终端键盘输入参数，即可实时产生所期望的回波，非常适用于雷达研制前期和系统联试时查找问题，而且模块做在脉压板上，不需要单独的插件。关键词：雷达模目信号；FPGA；DSP；回波 0 引言雷达系统在研制过程中，各部分往往是并行的，在调试信号处理分系统时，如果天线没做好，就得不到阵面送下来的回波数据，这时调试就无法正常进行。为了解决这一问题，往往先设计一个模目信号

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利用FPGA芯片进行逻辑芯片功能测试系统的设计与验证

在最原始的测试过程中，对集成电路（Integrated Circuit,IC）的测试是依靠有经验的测试人员使用信号发生器、万用表和示波器等仪器来进行测试的。这种测试方法测试效率低，无法实现大规模大批量的测试。随着集成电路的集成度和引脚数的不断增加，工业生产上必须要使用新的适合大规模电路测试的测试方法。在这种情况下，集成电路的自动测试仪开始不断发展。现在国内的同类型产品中，一部分采用了单片机实现，这部分仪器分析速度慢，难以用于大规模的测试系统之中，并且在管脚的扩展性上受到严重的限制。另一部分使用了DSP芯片，虽然功能上较为完善，但造价不菲，实用性能有限。本文的设计是基于FPGA实现逻辑芯片的功能故障测试。由于FPGA芯片价格的

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基于FPGA和USB2.0的高精度数据采集系统设计

　　现代电子侦查技术要求能够对外部模拟信号进行精确提取和分析，从而对数据采集的精度提出了很高的要求，本文提出了一种以FPGA 作为主控制器的高精度500M 数据采集系统设计方法，详细地阐述了各硬件平台的具体构成。最后利用QUARTUS 内部的嵌入式逻辑分析仪（SignalTap ii）可以观察到被采集到的信号并且对数据的有效位数及性能进行简略分析。　　0 引言　　随着数字通信技术的逐步发展，高速数据采集系统已经逐步取代传统的数据采集系统，其广泛应用在众多场合。新一代可编程逻辑器件FPGA 都拥有较多的IO 端口以及强大的数据处理能力，这也为高速高精度数据采集系统的研发提供了基础条件。　　1 工作原理　　本文设

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e络盟供货OrangeCrab开源FPGA开发板

OrangeCrab超紧凑型高端FPGA开发板采用Adafruit Feather外形尺寸并提供两个内存配置选项，可轻松实现灵活设计。中国上海，2021年5月26日 – 安富利旗下全球电子元器件产品与解决方案分销商e络盟宣布引入Good Stuff Department的OrangeCrab r0.2开源FPGA开发板，进一步扩展其单板机（SBC）开发套件产品阵容。 OrangeCrab兼具电子设计师喜爱的Adafruit Feather超紧凑外形设计，以及通常仅大尺寸现场可编程门阵列（FPGA）开发板才具有的高功率特点。OrangeCrab基于Lattice EPC5 FPGA，提供两种内存配置选项，包括E

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FPGA 时序收敛

您编写的代码是不是虽然在仿真器中表现正常，但是在现场却断断续续出错？要不然就是有可能在您使用更高版本的工具链进行编译时，它开始出错。您检查自己的测试平台，并确认测试已经做到 100% 的完全覆盖，而且所有测试均未出现任何差错，但是问题仍然顽疾难除。　　虽然设计人员极其重视编码和仿真，但是他们对芯片在 FGPA 中的内部操作却知之甚少，这是情有可原的。因此，不正确的逻辑综合和时序问题（而非逻辑错误）成为大多数逻辑故障的根源。　　但是，只要设计人员措施得当，就能轻松编写出能够创建可预测、可靠逻辑的 FPGA 代码。　　在 FPGA 设计过程中，需要在编译阶段进行逻辑综合与相关时序收敛。而包括 I/O 单元结构、异步逻辑

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可用来构建高性能、高能效边缘 AI 应用的 FPGA 快速路径

对于希望在边缘的推理处理器上实施人工智能 (AI) 算法的设计人员来说，他们正不断面临着降低功耗并缩短开发时间的压力，即使在处理需求不断增加的情况下也是如此。现场可编程门阵列 (FPGA) 为实施边缘 AI 所需的神经网络 (NN) 推理引擎提供了特别有效的速度和效率效率组合。然而，对于不熟悉 FPGA 的开发人员来说，传统 FPGA 的开发方法可能相当复杂，往往导致他们去选择不太理想的解决方案。为什么要在边缘使用 AI？边缘计算为物联网 (IoT) 应用带来了诸多好处，涵盖了包括工业自动化、安全系统、智能家居等在内的多个领域。在以工厂车间为目标的工业物联网 (IIoT) 应用中，边缘计算通过避免到云端应用的往返延迟，可以

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