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得捷电子(上海)有限公司作为电子元器件高新技术服务分销领域公认的持续创新者,日前被上海市人力资源和社会保障局、上海市总公会、上海市企业联合会以及上海市工商联授予上海市和谐劳动关系达标企业称号。

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Digi-Key 上海分公司被授予上海市和谐劳动关系达标企业称号。

Digi-Key 过严格的申请及审批流程赢得了这一荣誉,该流程围绕标准用工政策、用工管理、工作时间、社会保障、薪酬和福利、培训、企业文化建设和活动、社会责任等 39 项指标进行评估。为此,Digi-Key 上海分公司全体员工还接受了一项职工满意度调查

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够获得这一殊荣, Digi-Key 上海分公司员工感到非常自豪

Digi-Key 中国销售业务总监 Paul Zhang 称:们很自豪能够成为长宁区仅有的 68 获此殊荣公司中的一家,这是我们员工的莫大荣誉。我们很高兴在 Digi-Key 拥有一个和谐的工作环境,我们秉持的核心价值观是以人为本,精益求精,积极参与!重视成效并且致力于持续改进。

如需了解有关 Digi-Key 的更多信息,请访问Digi-Key 网站

关于 Digi-Key Electronics

Digi-Key Electronics 是一家全球性的电子元器件综合服务授权分销商,总部设在美国明尼苏达州锡夫里弗福尔斯市,经销着来自 1200 多家优质品牌制造商的 980 多万种产品,其中 140 多万种现货供应,立即发货。Digi-Key 还提供各种各样的在线资源,如EDA 和设计工具规格书参考设计、教学文章和视频多媒体资料库资源。通过电子邮件、电话和在线客服提供 24/7 术支持。如需其它信息或查询 Digi-Key 广泛的产品库,请访问www.digikey.cn关注我们的LinkedIn、微信、微博、QQ 视频和 B站。

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根据TrendForce集邦咨询调查显示,2021年上半年电视市场需求在北美纾困补贴的刺激下,品牌持续进行库存回补,尽管第二季历经面板供不应求、整机生产面临长短料问题,使得品牌厂采取滚动式调整生产计划分批出货,上半年全球电视出货达9,845万台,年增10%。

时序进入第三季,TrendForce集邦咨询指出,尽管整机零部件供应缓解,但上半年面板价格涨势凌厉导致整机成本上升,下半年恐难见到以往的促销破盘价。此外,旺季不旺疑虑渐增,TrendForce集邦咨询再次下修今年电视出货量至2.15亿台,年减0.9%。

上半年中国、韩国电视品牌联手拉抬全球出货成长,超大尺寸功不可没

据TrendForce集邦咨询资料显示,尽管上半年电视品牌最终出货量较原先预期减少5.8%,前两大品牌三星电子(SEC)和乐金电子(LGE)在超大尺寸(65英寸含以上)的出货比重却首次突破两成,分别推升两大业者的上半年出货量达2,070万台及1,401万台,其中三星电子在65英寸(含)以上的出货年增率更是高达25%,显示出两大品牌透过产品尺寸放大与规格升级,以降低面板价格大涨而影响获利的策略奏效。

即便上半年整机主要零部件长短料问题不断,TCL和海信(Hisense)透过出货量的提升与调整产品组合来降低整机生产成本,出货量仍分别达1,105万台和894万台,以年增11.5%和9.5%创下新纪录;其中,55英寸(含)以上出货占比分别达36.5%和40.2%,是历年来大尺寸出货最多的一年。反观小米(Xiaomi)虽然在中国市场的出货比例较TCL和海信来的大,但受到面板价格续扬致使生产成本提升,难推出破盘价吸引消费者目光,出货量年减6.6%,达552万台。

面板价格居高不下及欧美航运时间拉长,恐影响下半年旺季促销规模

下半年面板供应逐渐缓解,然品牌仍面临高昂的面板成本以及欧美各国陆续解封后对于电视需求降温等挑战。自去年6月截至今年7月,32英寸面板涨幅已高达167%,但整机售价却仅上调30~35%;55英寸面板价格同步上涨120%,但中低端机种售价仅调涨20~25%,高端机种售价甚至不涨反降,换言之今年旺季促销价格恐缺乏亮点,销售难创佳绩。

尽管第三季进入传统旺季促销的备货高峰,但今年运输时间因港口堵塞问题进而导致终端上架时间延后3~4周,间接压缩品牌在欧美地区的备货量。由于整机成本上涨、运输时间拉长,旺季促销规模将受到抑制。因此,TrendForce集邦咨询预估,2021年下半年电视出货将年减8.5%,达1.17亿台。

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文稿来源:TrendForce集邦
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日前,亚马逊云科技自研处理器Amazon Graviton在IT BRAND PULSE发布的2021服务器领军榜中脱颖而出,荣登基于Arm架构服务器处理器榜首。评选结果显示,Amazon Graviton在五个纬度都名列第一。

亚马逊云科技于2018年首次推出基于ARM架构的自研芯片Amazon Graviton,2020年推出Amazon Graviton2。2021年初,由Amazon Graviton2 处理器提供支持的 Amazon EC2 M6g、C6g 和 R6g 实例正式落地中国(光环新网运营北京区域,西云数据运营宁夏区域),针对现代云工作负载进行优化。Amazon Graviton2设计的目标是希望每一个核心都能够发挥最真实的计算性能,并且提供尽量多的独立核心,能够最大程度的去适应云原生环境中需要平行扩展的微服务化应用,在提供出色的性能的同时节省大量成本。与第一代Amazon Graviton处理器相比,Amazon Graviton2处理器性能达到前者7倍、计算核心数量达到4倍、缓存达到2倍、内存读取速度提升5倍。与同配置x86实例相比,Amazon EC2 M6g、C6g 和 R6g 实例的性价比提高了40%。

IT Brand Pulse是一家值得信赖的在云IT基础设施领域进行研究、提供数据和分析的网站,涵盖服务器、存储、网络和运营平台。欲了解该评选的更多信息,请访问:https://itbrandpulse.com/server-brand-leaders-2021/

关于亚马逊云科技

15年多以来,亚马逊云科技 (Amazon Web Services)一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载,目前提供超过200项全功能的服务,涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体,以及应用开发、部署与管理等方面;基础设施遍及25个地理区域的81个可用区(AZ),并已公布计划在澳大利亚、印度、印度尼西亚、以色列、西班牙、瑞士和阿联酋新建7个区域、21个可用区。全球数百万客户,包括发展迅速的初创公司、大型企业和领先的政府机构,都信赖亚马逊云科技,通过亚马逊云科技的服务支撑其基础设施,提高敏捷性,降低成本。要了解更多关于亚马逊云科技的信息,请访问:aws.amazon.com

稿源:美通社

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作者:凌华科技平台产品中心嵌入式平台及模块事业处产品总监蔡雨利Zane Tsai

自动化利用技术的手段,让人类可以完成更多的任务。在物流领域,自动化的潜力巨大且其带来的好处也是显而易见的,尤其是当运营方式出现巨大变化或者需求不断增加的情况下。扩大运营规模通常需要增加额外的员工,而这些员工通常没办法立刻上岗,尤其是其他行业也有类似需求的时候。如何在市场波动的情况下做出快速的反应,需要在整个运营的过程中具有快速的行动力以及其他额外的能力。

物流自动化可以根据需求的变化快速实现增容。将物流自动化提升到战略性的地位之后,不仅可以提高生产力,而且还可以减少人为错误,进而提高工作效率。有了合适的物流自动化软件、硬件和平台资源,即使在需求较低的时期,对运营成本的影响也比较小,远远低于要维持大量人力所需要的成本。随着需求的增加,运营的能力已经准备就绪并且能够快速启动。虽然这些方式能够为物流公司带来所需的灵活性,可以快速响应需求的变化,但是,仍然有机会做得更多。

人工智能将放大物流自动化的影响力

将人工智能引入物流自动化将大大增强人工智能的影响力。人工智能可以减少常见的半技能任务(如对产品进行分类和分拣)中的错误。利用自主移动机器人AMR可以提升包裹投递的效率,包括最昂贵的最后一公里的投递。人工智能帮助自主移动机器人AMR进行路线的规划和特征的识别,比如人、障碍物、交付门户和门口等。

将物流自动化集成到任何环境中时,都会带来一定的挑战。它可以像动力传送带代替重复过程一样的简单,也可以像将具备协作能力的自主机器人引入工作场所一样复杂。当人工智能被加入到自动化和集成的过程中时,挑战将变得更加复杂,但是受益也会随之增加。

随着解决方案之间的互联互通,以及对流程之中其他阶段的了解更加深入,各个自动化元素的效率也会随之提高。将人工智能置于产生数据和采取行动的设备附近,我们称之为边缘人工智能。而边缘人工智能的采用正重新定义物流自动化。

边缘人工智能的发展极其迅速,其用途不仅限于物流自动化。将人工智能置于网络边缘的好处必须与资源的可用性保持一定的平衡,例如电力、环境操作条件、物流位置以及可用空间。

在边缘处实施推理

边缘计算让计算和数据更加紧密地结合在一起。在传统的物联网应用中,大多数的数据通过网络被发送到(云)服务器,并在那里进行数据的处理,再把结果返回到网络的边缘(如边缘处的物理设备)。只有云计算才引入了对延迟的考虑,而这样的方式对于时间敏感型的系统来说是不可接受的。这里举个边缘计算发挥作用的例子,在分拣过程中,从本地捕获和处理包裹的图像数据,可以让物流自动化系统在短短的0.2秒内就可以做出响应。而系统这部分的网络延迟则会让分拣过程变得更慢,不过,边缘计算则可以消除这个潜在的瓶颈。

虽然边缘计算让计算更接近数据,但将人工智能引入到边缘侧,可以让过程变得更加灵活,而且不容易出错。同样地,最后一公里的物流很大程度上依赖人工,但使用边缘人工智能的自主移动机器人AMR却可以改善这一现状。

引入人工智能对物流自动化中使用的硬件和软件来说,将产生重大的影响,并且存在越来越多的潜在解决方案。通常,用于训练人工智能模型的解决方案不适合在网络边缘侧部署模型。用于训练的处理资源是为服务器而设计的,其对能耗和内存等资源的需求几乎是不限制的。而在边缘,能耗和内存则是有限制的。

异构的趋势

在硬件方面,大型的多核处理器不太适合边缘人工智能应用。相反地,开发人员正在专项针对边缘人工智能部署优化的异构硬件解决方案。这种方案包括了CPU和GPU,当然,还可以扩展到ASIC、MCU和FPGA。某些架构(例如GPU)擅长并行处理,而其他架构(例如CPU)则更擅长顺序处理。今天,没有一种单一的架构可以真正做到为人工智能应用提供最佳的解决方案。总体的趋势是使用能够提供最佳解决方案的硬件来配置整个系统,而不是使用同一架构的多个实例。

这种趋势指向了异构,其中有许多不同架构的硬件处理解决方案,通过配置进行协同工作,而不是使用多个设备(所有设备都基于相同的处理器)的同一架构。能够为任何给定的任务引入正确的解决方案,或者在特定设备上整合多个任务,这样可以提供更大的可扩展性能,以及优化的每瓦和/或每美元性能。

从同构系统转向异构处理需要一个庞大的解决方案生态系统,以及具备在硬件和软件级别上配置这些解决方案的成熟的能力。这就是为什么要与一家有能力与所有芯片供应商建立合作伙伴关系的供应商合作的原因,因为这个供应商能够为边缘计算提供解决方案,并与客户一起合作开发具备扩展能力和灵活能力的系统。

此外,这些解决方案使用Linux等通用开源技术,以及机器人操作系统ROS2等专业技术。事实上,越来越多的开源资源正在开发之中,以支持物流和边缘人工智能。从这个角度来看,没有单一的“正确的”的软件解决方案,运行软件的硬件平台也是如此。

利用模块化的方法构建边缘计算

为了提高灵活性并减少被供应商绑定,凌华科技在硬件层面上开发了一种模块化的方法,这样可以让任何解决方案中的硬件配置变得更加灵活。实际上,硬件级别的模块化可以让工程师更改系统硬件的任何部分,例如处理器,而且不会造成系统范围的中断。

在部署边缘人工智能等新技术时,“升级”底层平台(无论是软件,处理器等)的能力尤为重要。每一代新的处理器和模块技术通常为网络边缘的推理引擎提供了更好的功率/性能的平衡,因此能够快速利用这些性能和功率增益,把整个物流自动化系统的中断降到最低的程度,并且边缘人工智能系统设计也是一个明显的优势。

通过使用微服务架构和Docker容器技术,将硬件中的模块化扩展到软件中。如果有更优化的处理器解决方案可用,即使它来自不同的制造商,软件利用处理器也是模块化的,可以替代之前的处理器,而无需更改系统的其余部分。软件容器还提供了一种简单而强大的方式,可以添加新的功能以运行在边缘人工智能中。

容器(Container)内的软件也可以是模块化的。凌华科技用于人工智能视觉产品的Edge Vision Analytics(EVA)SDK(软件开发套件)就是一个典型的例子。该平台基于Gstreamer,专注于构建人工智能视觉管道所需要的基本功能。人工智能视觉管道的每个阶段都使用现成的开源插件(自身包含模块)来简化管道的开发。这些插件包括图像捕获和处理、人工智能推理、后处理和分析。

硬件和软件的模块化和容器的方法,最大程度减少了被供应商绑定的危险,这就意味着解决方案不依赖于任何特定的平台。它还增加了平台和应用之间的抽象,使得最终用户更容易开发自己的,不依赖于任何平台的应用程序。

我们通过一个数据库来简化升级的过程,该数据库在组件可以用时对其进行表征。使用该数据库,工程师可以选择适合的产品,以实现推理性能和系统资源之间的完美平衡。

物流自动化最重要的要求之一就是要实时响应。因此,与一个在软硬件组合开发系统方面有着丰富经验,并且能满足应用需求的供应商合作是非常重要的。凌华科技的方法就是使用可以与专业的第三方技术(如LiDAR传感器)集成的模块。

结论

在物流自动化中部署边缘人工智能不需要更换整个系统。首先需要评估工作空间并确定可以真正从人工智能中获益的阶段。主要的目标是降低运营支出的同时提高效率,尤其是在劳动力短缺的时期可以应对需求的增加。

越来越多的科技公司致力于开发人工智能解决方案,但是大多数公司通常只针对云计算,而不是边缘计算。在边缘侧,其运行条件是不同的,资源可能有限,甚至可能需要专网。

通过使用人工智能等技术,自动化在物流运营中将持续增长并得以扩展。这些系统解决方案需要特别设计,用以满足恶劣的运行环境,这与云或者数据中心的需求截然不同。我们使用模块化的方法解决这个问题,这个方法提供了极具竞争力的解决方案、更短的开发周期和灵活的平台。

关于凌华科技

凌华科技(股票代号:6166)引领边缘计算,是AI人工智能驱动世界的推动者。我们制造并开发用于嵌入式、分布式与智能计算的边缘硬件与软件解决方案,全球超过1600家客户信任凌华科技,选择我们作为其关键任务的重要伙伴,从重症监护室的医疗计算机到全球第一辆高速自动驾驶赛车,都有我们的足迹。

凌华科技是英特尔、NVIDIAAWSSAS的重要合作伙伴,并加入了英特尔顾问委员会、ROS 2技术指导委员会以及Autoware自动驾驶开源基金会。我们积极参与了开源技术、机器人、自主化、物联网、5G等超过24个标准规范的制定,以驱动智能制造、网络通信、智能医疗、能源、国防军工、智能交通与信息娱乐等领域的创新。

凌华科技拥有1800多名员工和200多家合作伙伴。25年以来,我们秉持并推动当今和未来技术的发展,创新科技,转动世界。

请关注凌华科技LinkedIn,微信公众号(ADLINKTECH),或访问adlinktech.com.cn


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据2021深圳国际电力元件、可再生能源管理展览会(PCIM展)主办方公布的信息,第三代半导体设计和方案商派恩杰半导体已确定参展,展位号E43。

成立于20189月的派恩杰半导体,目前已是国际标准委员会JC-70会议的主要成员之一,参与制定宽禁带半导体功率器件国际标准。20193月,派恩杰成立仅6个月即发布了第一款可兼容驱动650V GaN功率器件。同年8月完成Gen3技术的1200V SiC MOS,填补了国内空白。2020年先后发布用于5G数据中心、服务器与工业辅助电源的650V1700V工业级MOS以及用于车载充电机的650V车规级MOS20212月发布1200V大电流车规级MOS,应用于电动汽车电驱单管及模块。经第三方机构&全球一线客户实机测试验证, 其SiC肖特基二极管具备高浪涌电流耐量和更低的VF,保证安全性能同时降低损耗,其SiC MOS HDFM 值优于行业水平50%以上,具备更小的损耗,更优的综合性能。

据派恩杰方面介绍,此次PCIM展,派恩杰将携50余款650V/1200V/1700V SiC SBDSiC MOS650V GaN HEMT功率器件亮相。同时将会向现场观众展示其最新的高压工业辅助电源、SiC MOSFET动态性能评估板、SiC MOSFET Buck/Boost评估板、Totem-Pole PFC DEMO等。目前,这些产品在海内外都已经被一些一线客户导入使用。

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作者:ADI公司  Walt Kester

简介

过采样和数字滤波有助于降低对ADC前置的抗混叠滤波器的要求。重构DAC可以通过类似的方式运用过采样和插值原理。例如,数字音频CD播放器常常采用过采样,其中来自CD的基本数据更新速率为44.1 kSPS。早期CD播放器使用传统的二进制DAC,并将“0”插入并行数据中,从而将有效更新速率提高到基本吞吐速率的4倍、8倍或16倍。4×、8×或16×数据流通过一个数字插值滤波器,产生额外的数据点。高过采样速率将镜像频率移动到更高位置,从而可以使用较为简单、成本更低、过渡带更宽的滤波器。此外,由于存在处理增益,信号带宽内的SNR也会提高。Σ-Δ型DAC架构使用高得多的过采样速率,将这一原理扩展到极致,因而在现代CD播放器中颇受欢迎。

同样的过采样和插值原理也可用于通信领域的高速DAC,以便降低对输出滤波器的要求,并利用处理增益提高SNR。

重构DAC的输出频谱

重构DAC的输出可以表示为一系列矩形脉冲,其宽度等于时钟速率的倒数,如图1所示。

ADI技术文章图1 - 过采样插值DAC.JPG

图1:显示镜像和sin (x)/x滚降的无滤波DAC输出

请注意,在奈奎斯特频率fc/2,重构信号幅度降低3.92 dB。如果需要,可以使用一个反sin(x)/x滤波器来补偿此效应。基波信号的镜像作为采样函数的结果出现,并且也通过sin(x)/x函数衰减。

过采样插值DAC

过采样/插值DAC的基本原理如图2所示。N位输入数据字以速率fc接收。数字插值滤波器以等于过采样频率Kfc的时钟速率工作,并插入额外的数据点。对输出频谱的影响如图2所示。在奈奎斯特采样频率下(A),对模拟抗镜像滤波器的要求可能相当高。通过过采样和插值,可以大大降低对该滤波器的要求,如(B)所示。此外,量化噪声分布在比原始信号带宽更宽的区域内,因而信噪比也会有所提高。原始采样速率加倍时(K = 2),SNR提高3 dB;K = 4时,SNR提高6 dB。早期CD播放器利用了这一点,一般能将数字滤波器中的算法精确到N位以上。如今,CD播放器中的多数DAC都是Σ-Δ型。

关于过采样/插值DAC原理的最早期文献有Ritchie、Candy和Ninke于1974发表的论文(参考文献1),以及Mussman和Korte于1981年(申请日期)申请的专利(参考文献2)。

ADI技术文章图2 - 过采样插值DAC.JPG

图2:过采样插值DAC

下例使用一些实际的数值来说明过采样原理。假设以30 MSPS的输入字速率驱动一个传统DAC(参见图3A),DAC输出频率为10 MHz。在30 – 10 = 20 MHz时的镜像频率成分必须通过模拟抗混叠滤波器进行衰减,滤波器的过渡带始于10 MHz,止于20 MHz。假设必须将镜像频率衰减60 dB,则在10 MHz到20 MHz(一个倍频程)的过渡带内,滤波器必须从10 MHz的通带转折频率变为60 dB的阻带衰减。滤波器每个极点提供大约6 dB/倍频程的衰减。因此,为了提供所需的衰减,至少需要10个极点。过渡带越窄,则滤波器越复杂。

ADI技术文章图3 - 过采样插值DAC.JPG

图3:fo = 10 MHz时的模拟滤波器要求:(A) fc = 30 MSPS,(B) fc = 60 MSPS

假设我们将DAC更新速率提高到60 MSPS,并在各原始数据采样点之间插入“0”。现在,并行数据流为60 MSPS,但我们必须确定零值数据点的值,这通过将添加0的60 MSPS数据流经由数字插值滤波器处理来实现,由滤波器计算额外的数据点。2× 过采样频率下的数字滤波器响应曲线如图3B所示。模拟抗混叠滤波器过渡区现在是10 MHz到50 MHz(第一镜像出现在2fc – fo = 60 – 10 = 50 MHz)。该过渡区稍大于2个倍频程,说明5或6极点滤波器即足够。

AD9773/AD9775/AD9777(12-/14-/16-bit)系列发射DAC (TxDAC®)是2×、4×或8×可选过采样插值双通道DAC,图4为其简化框图。这些器件能够处理最高达160 MSPS的12/14/16位输入字速率,最大输出字速率为400 MSPS。假设输出频率为50 MHz,输入更新速率为160 MHz,过采样比为2,则镜像频率出现在320 MHz – 50 MHz = 270 MHz,因此模拟滤波器的过渡带为50 MHz至270 MHz。如果没有2倍过采样,则镜像频率出现在160 MHz – 50 MHz = 110 MHz,滤波器过渡带为50 MHz至110 MHz。

ADI技术文章图4 - 过采样插值DAC.JPG

图4:过采样插值TxDAC®的简化框图

还应注意,过采样插值DAC支持较低的输入时钟频率和输入数据速率,因而它在系统内产生噪声的可能性要低得多。

Σ-Δ型DAC

Σ-Δ型DAC的工作原理与Σ-Δ型ADC非常相似,但在Σ-Δ型DAC中,噪声整形功能是利用数字调制器实现的,而不是利用模拟调制器。

与Σ-Δ型ADC不同,Σ-Δ型DAC大多是数字式(参见图5A)。它由一个“插值滤波器”(一个数字电路,以低速率接受数据,以高速率插入0,然后应用数字滤波器算法并以高速率输出数据)、一个Σ-Δ型调制器(它对信号是低通滤波器,对量化噪声则是高通滤波器,并将由此产生的数据转换为高速位流)和一个1位DAC组成,该DAC的输出在等值正负基准电压之间切换。输出在外部模拟低通滤波器(LPF)中滤波。由于过采样频率很高,该LPF的复杂度远低于传统奈奎斯特采样频率下的情况。

ADI技术文章图5 - 过采样插值DAC.JPG

图5:Σ-Δ型DAC

Σ-Δ型DAC可以使用多位,这就是图5B所示的“多位”架构,其原理与之前讨论的插值DAC相似,不过增加了Σ-Δ型数字调制器。

过去,由于n位内部DAC的精度要求(它虽然只有n位,但必须具有最终位数N位的线性度),多位DAC难以设计。然而,AD195x系列音频DAC利用专有“数据加扰”技术(称为“数据定向加扰”)解决了这一问题,在所有音频规格方面都能提供出色的性能。

图6所示为AD1955 多位Σ-Δ型音频DAC。 AD1955同样使用数据定向加扰技术,支持各种DVD音频格式,并具有非常灵活的串行端口。THD + N典型值为110 dB。

ADI技术文章图6 - 过采样插值DAC .jpg

图6:AD1955多位Σ-Δ型音频DAC

总结

在现代数据采样系统中,过采样结合数字滤波是强有力的工具。我们已经看到,同样的基本原理既适用于ADC,也适用于重构DAC。主要优点是对抗混叠/抗镜像滤波器的要求得以降低,另一个优点是SNR因处理增益而提高。

Σ-Δ型ADC和DAC架构是过采样原理的终端扩展,同时也是大多数语音频带和音频信号处理数据转换器应用的首选架构。

 参考文献

1.    G. R. Ritchie, J. C. Candy, and W. H. Ninke, "Interpolative Digital-to-Analog Converters," IEEE Transactions on Communications, Vol. COM-22, November 1974, pp. 1797-1806.(最早的关于过采样插值DAC的论文之一)。

2.    H. G. Musmann and W. W. Korte, "Generalized Interpolative Method for Digital/Analog Conversion of PCM Signals," U.S. Patent 4,467,316, filed June 3, 1981, issued August 21, 1984.(关于插值DAC的描述)。

3.    Robert W. Adams and Tom W. Kwan, "Data-directed Scrambler for Multi-bit Noise-shaping D/A Converters," U.S. Patent 5,404,142, filed August 5, 1993, issued April 4, 1995.(描述采用“数据加扰”技术的分段音频DAC)。

4.   Y. Matsuya, et. al., "A 16-Bit Oversampling A/D Conversion Technology Using Triple-Integration Noise Shaping," IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. SC-22, No. 6, December 1987, pp. 921-929.

5.   Y. Matsuya, et. al., "A 17-Bit Oversampling D/A Conversion Technology Using Multistage Noise Shaping," IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 24, No. 4, August 1989, pp. 969-975.

6.    Walt Kester, Analog-Digital Conversion, Analog Devices, 2004, ISBN 0-916550-27-3, Chapter 3.另见The Data Conversion Handbook, Elsevier/Newnes, 2005, ISBN 0-7506-7841-0, Chapter 3.

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电动单车和电动工具适配器的体积通常都比较大,厚重的金属散热片占据了大部分空间,这些散热片会在充电时吸走浪费的能量。 采用PowiGaN技术的InnoSwitch3-CP离线反激式开关IC可实现具有超高效率和低空载功耗的更小、更轻的无散热片充电器设计。 由于PowiGaN能带来这些强大优势,您可以把充电器塞进背包,在任何能找到插座的地方充电。

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PI发布了一份新的设计范例报告DER-915,这是一款适用于电动单车和电动工具、支持160-264VAC高输入电压的84W (42V/2A)适配器。由于元件数极少,电路板的面积只有8.1cm x 4.8 cm (3.2 in x 1.9 in),仅相当于一张银行卡的大小。它的效率高于93%,在230VAC时的空载功耗不足70mW。

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图1 – DER-915电路板,顶层(L)和底层(R)

作为此设计的核心器件,InnoSwitch3-CP将750V PowiGaN开关、初级和次级控制器以及符合安全标准的反馈机制集成到了单个IC中。 它是高达100W的恒功率充电应用的理想解决方案。

如需了解更多信息,请访问我们的网站下载DER-915并阅读InnoSwitch3-CP数据手册。 也可以使用PI Expert Online来设计您的下一款电源。 这款基于浏览器的软件可以在几分钟内将您的电源规格参数转换为现成的设计。

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据外媒报道,近日,德国科学家通过将微型化电子技术跟折纸技术相结合研制出了他们所称的目前最小的微型超级电容器。这款突破性的储能设备比一粒灰尘还小,但电压跟AAA电池相似,这不仅对人体安全而且还能利用血液中的关键成分来增强其性能。

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研发这种新设备的科学家们正在纳米超级电容器(nBSC)领域进行研究,nBSC是一种被缩小到亚毫米级别的传统电容器。开发该类型设备相当棘手,但研究人员试图制造出一种可以在人体中安全工作的设备从而为微型传感器和植入物提供动力,这需要将有问题的材料和腐蚀性电解质替换为生物相容性的材料。

据悉,这种设备被称为生物超级电容器,虽然迄今为止开发的最小的设备体力大小超过3mm3,但科学家们在该电容器的小型化方面取得了巨大的进步。首先是一堆聚合物层,这些聚合物层中间夹着一层光敏的光阻材料--作为电流收集器、一层隔膜和电极,电极是由一种名为PEDOT:PSS的导电生物相容性聚合物制成。

这种聚合物层被放置在薄片表面上,通过高机械张力使得不同的层以高度可控的方式分离,另外还能折叠成折纸式的纳米生物超级电容器--体积为0.001mm3,所占空间比一粒灰尘还小。因此,这些管状生物超级电容器比之前开发的小3000倍,但功率水平跟AAA电池的电压大致相同。

这些微型设备随后被放置在盐水、血浆和血液中,在那里它们展示了成功储存能量的能力。事实证明,这种生物超级电容器在血液中特别有效,在16小时的操作后,它能保留70%的容量。血液可能是该团队生物超级电容器合适的家的另一个原因是,该设备能跟固有的氧化还原酶反应和溶液中的活细胞一起工作,并对自身的电荷存储反应进行超级充电从而将其性能提高了40%。

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该团队还将设备置于微流体通道中--有点像空气动力学的风洞测试--,使其承受可能在流动和压力波动的血管中感受到的力。此外,他们还使用了三个连接在一起的设备并成功地为一个微小的pH传感器供电,该传感器可以放置在血管中测量pH值并检测可能预示疾病的异常情况如肿瘤生长。

研究小组负责人Oliver G. Schmidt说道:“看到新的、极其灵活的、自适应的微电子技术是如何使其进入生物系统的微型化世界是一件非常令人鼓舞的事情。”

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根据 IDC 公布的最新调查数据,2021 年全球 PC 出货量有望达到 3.47 亿台,同比增长 14.2%。虽然增幅已非常明显,但由于全球大流行病带来的持续的供应链和物流挑战,这一数字实际上比该研究公司 5 月份预测的全年 18% 的增长有所下降。

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在平板方面今年预估也会出现增长,但是速度要慢很多,同比增幅只有 3.4%。IDC 全球移动设备追踪项目副总裁Ryan Reith 说,供应短缺的延长以及持续的物流问题给该行业带来了一些相当大的挑战。

尽管如此,IDC 坚持认为,绝大多数的个人电脑需求是“不会马上萎缩,特别是来自商业和教育部门”。换句话说,需求不可能很快减少。这对 PC 制造商来说是个好消息(至少在短期内),但与大流行之前的预期相反。

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  • 提供HBM3的内存子系统解决方案,包含完全集成的PHY和数字控制器

  • 高达8.4Gbps的数据速率,为人工智能/机器学习(AI/ML)和高性能计算(HPC)应用提供TB级带宽加速器

  • 利用领先市场的HBM2/2E专业经验和用户基数,加速客户基于下一代HBM3内存设计的实现

作为业界领先的芯片和IP核供应商,致力于使数据传输更快更安全,Rambus Inc.(纳斯达克股票代码:RMBS)今日宣布推出支持HBM3的内存接口子系统,内含完全集成的PHY数字控制器。凭借高达8.4Gbps的突破性数据传输速率,该解决方案可提供超过1TB/s的带宽,是当前高端HBM2内存子系统的两倍以上。依托在HBM2/2E内存接口部署方面的市场领先地位,Rambus是客户实现下一代HBM3内存加速器的理想之选。

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Rambus 支持HBM3的内存子系统

IDC内存半导体副总裁Soo Kyoum Kim表示:“AI/ML训练对内存带宽的需求永无止境,一些前沿训练模型现已拥有数以十亿的参数。Rambus支持HBM3的内存子系统进一步提高了原有的性能标准,可支持当下最先进的AI/ML和HPC应用。”

凭借在高速信号处理方面逾30年的专业知识,以及在2.5D内存系统架构设计和实现方面的深厚积淀,Rambus实现了高达8.4Gbps的HBM3运行速率。除了支持HBM3的完全集成式存储器子系统外,Rambus还为客户提供中介层和封装的参考设计,加快客户产品上市速度。

Rambus内存接口IP部门总经理Matt Jones表示:“通过采用我们支持HBM的超高性能内存子系统,设计人员能够为要求最严苛的设计方案实现所需带宽。基于广泛的HBM2客户部署基数,我们打造了完全集成的PHY和数字控制器解决方案,并提供全套支持服务,可确保任务关键型AI/ML设计的一次到位成功实现。”

Rambus支持HBM3的内存接口子系统的优势:

  • 高达8.4Gbps的数据传输速率,以及1.075TB/s带宽

  • 完全集成的PHY和数字控制器,可降低ASIC设计的复杂度,并加速上市时间

  • 针对所有类型数据流量场景,完全释放带宽性能

  • 支持HBM3 RAS功能

  • 内置硬件级性能活动监视器

  • 提供Rambus系统和SI/PI专家技术支持,为ASIC设计人员提供帮助,确保设备和系统具有最优的信号和电源完整性

  • 作为IP授权的一部分,提供包括2.5D封装和中介层参考设计

  • 具有特色的LabStation™开发环境,可实现快速系统启动、校正和调试

  • 可提供先进AI/ML训练和HPC系统等应用所需的极高性能

要了解有关Rambus接口IP,包括PHY和控制器的更多信息,请访问rambus.com/interface-ip

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关于RambusRambus是一家业界领先的Silicon IP和芯片提供商, 致力于使数据传输更快、更安全。凭借30多年先进的半导体研发经验,作为高性能内存子系统研发先驱,解决了数据密集型系统所面临的内存与数据处理之间的瓶颈。无论是云端,边缘,或手中的互联设备,这些实时且沉浸式的应用均依赖于数据的吞吐率和完整性。Rambus的产品和创新提供更大的带宽和容量以及更高的安全性,以满足全球的数据需求并驱动着前所未有的用户体验。更多相关信息,请访问rambus.com网站.

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