头条 基于FPGA的视频处理硬件平台设计与实现 为了满足机载显示器画面显示多元化的要求，提出了一种基于FPGA的视频转换与叠加技术，该技术以FPGA为核心，搭配解码电路及信号转换电路等外围电路，可实现XGA与PAL模拟视频信号转换为RGB数字视频信号，并且与数字图像信号叠加显示，具有很强的通用性和灵活性。实验结果表明，视频转换与叠加技术能够满足机载显示器画面显示的稳定可靠、高度集成等要求，具备较高的应用价值。 最新资讯 基于分数低阶协方差谱的频谱感知算法研究及其FPGA实现 在对非高斯噪声情况下主用户频谱感知问题的理论研究之上，采用α稳定分布模型描述认知通信系统的非高斯噪声，给出了一种基于分数低阶协方差的感知方法，并采用分数低阶协方差谱对α稳定分布噪声下的主用户信号进行了谱估计,较好地解决了在非高斯噪声情况下传统的功率谱估计性能失效的问题。在此基础上针对FPGA的特性，进一步优化了算法，在FPGA上设计并实现了基于该算法的感知系统。系统利用FPGA产生中心频率为25 MHz、带宽为12.5 MHz的QPSK信号和特征指数为1的α稳定分布噪声作为主用户信号，设计相应的数字信号处理模块，并在此系统中验证了基于分数低阶协方差的感知方法能够有效地从α稳定分布噪声中检测出主信号的存在。该系统运行稳定，可移植性强，适用于不同的主用户频谱检测方案在此系统上进行实现与验证。 发表于：3/23/2018 泰克加速EMI/EMC一致性测试 全球领先的测量解决方案提供商——泰克科技公司日前推出EMCVu一种用于EMI/EMC预一致性测试和问题调试的新型整体解决方案。在当今电子设计环境中，大约有一半的产品会在首次电磁兼容性（EMC）测试中出现问题。EMCVu为工程师提供了一种准确、方便、经济的方法，评估其产品设计能否第一次就通过EMC一致性测试 发表于：3/22/2018 听大神聊FPGA设计：豁然开朗 FPGA是可编程芯片，因此FPGA的设计方法包括硬件设计和软件设计两部分。硬件包括FPGA芯片电路、存储器、输入输出接口电路以及其他设备，软件即是相应的HDL程序以及最新才流行的嵌入式C程序。硬件设计是基础，但其方法比较固定，本书将在第4节对其进行详细介绍，本节主要介绍软件的设计方法。 发表于：3/22/2018 英特尔创建神经拟态研究社区，推进‘LOIHI’测试芯片 近日，在英特尔俄勒冈园区举办的Neuro Inspired Computational Elements （NICE）研讨会，汇集了各学科的研究人员来讨论和探索神经拟态计算等下一代计算架构的发展。 发表于：3/21/2018 角逐数据中心，赛灵思新CEO亮出杀手锏 3月16日，Victor Peng来到北京，首次以CEO的身份向中国媒体描绘了赛灵思的新愿景与战略蓝图，并送上一份见面礼，又一次给大家带来震撼！ 发表于：3/21/2018 Xilinx推出革命性的新型自适应计算产品 自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.，(NASDAQ:XLNX))，近日宣布推出一款超越FPGA功能的突破性新型产品，名为ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform，自适应计算加速平台)。ACAP 是一个高度集成的多核异构计算平台，能根据各种应用与工作负载的需求从硬件层对其进行灵活修改。ACAP 可在工作过程中进行动态调节的自适应能力，实现了 CPU 与 GPU 所无法企及的性能与性能功耗比。 发表于：3/20/2018 Xilinx CEO 描绘公司新愿景与战略蓝图 自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司（Xilinx, Inc.，(NASDAQ:XLNX)）总裁兼首席执行官（CEO）Victor Peng ，今天揭示了公司的未来愿景与战略蓝图。Peng 的愿景旨在为赛灵思带来新发展、新技术和新方向，打造“灵活应变的智能世界”。在该世界中，赛灵思将超越 FPGA 的局限，推出高度灵活且自适应的全新处理器及平台产品系列，为用户从端点到边缘再到云端多种不同技术的快速创新提供支持。 发表于：3/20/2018 Xilinx推出革命性的新型灵活应变计算产品 自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司（Xilinx, Inc.，(NASDAQ:XLNX)），今天宣布推出一款超越FPGA功能的突破性新型产品，名为ACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform，灵活应变计算加速平台）。ACAP 是一个高度集成的多核异构计算平台，能根据各种应用与工作负载的需求从硬件层对其进行灵活修改。ACAP 可在工作过程中进行动态调节的灵活应变能力，实现了 CPU 与 GPU 所无法企及的性能与性能功耗比。 发表于：3/20/2018 基于分段多项式近似的DDFS研究及FPGA实现 提出一种直接数字频率合成器(DDFS)的设计方法，采用分段多项式近似的算法模型代替传统的查找表方式，实现相位至余弦幅度的映射。选择拟合余弦函数均方误差最小的两段四阶偶次幂多项式，使在合成信号的无杂散动态范围(SFDR)达到最大(94.98 dBc)。然后基于FPGA实现了相幅映射为14位输入位宽结构的DDFS，对实现该方法定点量化的数字系统进行了分析和优化，结果表明，量化后的DDFS输出信号幅度的绝对误差小于2.6×10-4，SFDR约93 dBc，接近理论上的SFDR上界。该研究工作为下一代天基感应式磁力仪的高精度在轨定标信号源提供一种可能的新方法。 发表于：3/20/2018 学界 | 新型循环神经网络IndRNN：可构建更长更深的RNN（附GitHub实现） 近日，澳大利亚伍伦贡大学联合电子科技大学提出一种新型的循环神经网络 IndRNN，不仅可以解决传统 RNN 所存在的梯度消失和梯度爆炸问题，还学习长期依赖关系；此外，借助 relu 等非饱和激活函数，训练之后 IndRNN 会变得非常鲁棒，并且通过堆叠多层 IndRNN 还可以构建比现有 RNN 更深的网络。实验结果表明，与传统的 RNN 和 LSTM 相比，使用 IndRNN 可以在各种任务中取得更好的结果。同时本文还给出了 IndRNN 的 TensorFlow 实现，详见文中 GitHub 链接。 发表于：3/20/2018 «…135136137138139140141142143144…»
