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嵌入式开发技术

一个FPGA生态,打通多种高速视频接口

PolarFire® FPGA助力4K / 8K机器视觉快速落地 如果您正在做高速成像或机器视觉系统开发,那么好消息来了——只用一套PolarFire FPGA生态,就能同时搞定SDI、SLVS-EC 和 CoaXPress™接口! PolarFire FPGA 通过统一的平台,大幅简化设计流程,让复杂的视频接口开发变得更高效、更可控。 三种方式,全面加速您的下一代设计 SDI Rx/Tx I

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工程名称:60多元手搓摩托车 BSD 盲区监测! 工程作者:zaodianshane 前言 我希望做一个雷达。 在骑行的时候,只要有车/人靠近盲区。 雷达就会亮灯提醒我。 本文主要分享这个雷达的开源方案! 但在分享之前,俺想先说明一下 *其实我并不是专业做嵌入式这块的,我是做建筑工程管理这块工作的。可以说是一个完全零基础的小白。*我都是近1个月利用晚上下班时间看视频学习画板子做电路测试,看人家的

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文章简介 这几个词现在被混着用得非常厉害。很多时候,一篇文章里前面写“边缘AI”,后面又说“端侧AI”,再往后又说“AI+嵌入式”,读下来感觉都差不多,但其实它们说的不是同一个维度。 更麻烦的是,很多真实项目同时跨了多个概念。你如果只记定义,不看实际例子,还是很容易分不清。 所以这篇增强版不只讲概念,还会把每个词放进真实工程场景里去解释。你看完之后,至少能知道:一个词到底是在说“行业融合”、还是在

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我花100多,做了个方向盘!开源了……

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工程名称:FOC力反馈方向盘手柄,带挡杆 工程作者:realTiX 前言 小编今天逛开源平台,看到了一个很有趣的力反馈方向盘。 控制赛车非常丝滑**▼** 这这这,这是主打一个,在家也能实现“赛车”自由? 但这不是最重要的!最重要的是: 作者只用 1颗主控+1个10X7cm的主板PCB 就实现了 FOC+力反馈+USB HID全流程! 这是什么水平? 这是非常的有水平! 事情变得有趣起来了…… 这

Edge Impulse 唤醒词模型训练 | 技术集结

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今天,将手把手带领学习如何训练一个语音关键词模型部署到嵌入式硬件上**,采用  Edgi-Talk 平台适配 Edge Impulse,**当然原理在其他的ARM嵌入式平台也是通用的。让我们看看如何让 Edgi-Talk 开始使用边缘机器学习! 目录 Edge Impulse 简介 创建账号 录制数据集 数据上传 数据分割 模型训练 模型评估 模型集成 1 Edge Impulse 简介 Edge

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sv基础:timescale、timeunit、timeprecision

1. 前言 Verilog/System verilog 仿真中的时间单位/时间精度设置是保证仿真设置正确的重要手段,但是很多场景下却常常被忽视。设置不合理会导致诸多问题,例如延时不准确,时钟周期不对,打印信息不准确,验证用例耗费的时间特别长,多模块配合无法发现隐藏的问题。 因此,本文件将描述timescale、timeunit、timeprecision等概念,并描述如何正确地使用timesca

FPGA基础:一文吃透CRC算法(下)——CRC硬件加速原理深度解析

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前言 在很多以太网、SATA 或其他高速接口项目中,我们经常会接触到 CRC(循环冗余校验)。通常,工程师会通过网站或软件工具生成一整套带异或操作的组合逻辑来实现 CRC 算法,而不去深入理解其原理——只知道可以这样用。事实上,在大多数情况下,确实不需要了解 CRC 的具体实现方法,这种黑盒化的使用方式在低频窄位宽场景下确实可行。 但是,当你的系统时钟非常高,例如 800MHz、1GHz,且数据位

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前言 对于主机而言,FPGA-PCIe 设备通过其 BAR(Base Address Register)被识别和访问。主机必须通过读写 BAR 所映射的地址空间,才能与 FPGA-PCIe 正确通信。这相当于将 FPGA-PCIe 内部的地址区域映射到主机的内存空间中,主机通过访问这段内存来完成数据收发。 readl(dif->bar0_mapped_addr + (offset<&l

基于FPGA的VGA静态图片显示

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基于FPGA的均值滤波算法的实现

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  前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础。   椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引

CAN总线简易入门教程

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突破限制!为TensorFlow Lite Micro添加多输入多输出的完整方案解析(二)

在上一篇文章中,我们已经带大家了解了多输入多输出(MIMO)能力的架构设计思路。 今天,小编将继续深入解析如何将架构设计真正落地到可运行代码,并带来一套可复用的核心实现。会介绍多输入多输出支持框架的关键组成部分。通过清晰的结构化设计、类型安全的接口抽象,为复杂的嵌入式 AI 模型建立一个高扩展性、高可维护性的基础底座。 下面,我们就将通过头文件设计、基础数据结构构建、生命周期管理等内容一步步展示一

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