頭條 Altera被曝將易主銀湖資本 2 月 19 日消息，彭博社今天（2 月 19 日）發(fā)布博文，報道稱私募巨頭銀湖資本（Silver Lake Management）正與英特爾進行深入談判，計劃收購其可編程芯片部門 Altera 的多數股權。 最新資訊 如何實現邏輯分析儀的長時間采集并實時存儲 深存儲的邏輯分析儀能夠采集更多的波形，讓協議分析更容易，如有的人還覺得不夠用，不妨試試LA2000A的記錄模式。對于如IIC、CAN等低頻協議信號，當我們想長時間地記錄波形時，用傳統(tǒng)的邏輯分析儀的話會感覺力不從心。假設信號的頻率為10kHz，那么即使用存儲深度為64Mpts的邏輯分析儀，最多也只能采集大概1個小時的波形，而且在這過程中，我們只能呆呆地等采樣結束。為了解決這個問題，邏輯分析儀的記錄模式便誕生了。 發(fā)表于：3/8/2016 基于DDS技術的多路電氣隔離程控信號源 為了解決實際軍工測試中需要遙測多達幾百路的被測信號來完成對遙測信號的調理和動態(tài)校準，基于直接數字頻率合成技術(DDS)設計了一種多路電氣隔離型的程控信號源，為遙測系統(tǒng)提供模擬激勵信號。用戶通過上位機人機交互界面完成對下位機模擬激勵信號源的參數設置，經485總線通信使下位機自動產生多種波形，最多實現128路相互電氣隔離通道中的一路或多路獨立輸出。信號源的頻率范圍為0～8 kHz，波形幅值能達到70 VP-P，精度達到±0.2% FS，具有高精度及多用途性，應用前景廣泛。 發(fā)表于：3/8/2016 OPEN MIND 推出 hyperMILL® 2016.1 OPEN MIND Technologies AG（全球最受歡迎的強大 CAM/CAD 解決方案開發(fā)商之一，產品專門用于獨立于機床和控制器的編程）推出 hyperMILL® 2016.1 版。新版 hyperMILL® and hyperCAD®-S 擁有許多改進和提升。在這些亮點中，最具吸引力的是加工策略，極大地加快了 Z 軸精加工，使加工所需時間減少高達 90%。其他功能包括全新的殘料清除策略、全新的銑削車削用戶界面以及專為 CAM 設計的 CAD 系統(tǒng) hyperCAD®-S 中的多個亮點。 發(fā)表于：3/7/2016 拼人品的時候到了，4000元的開發(fā)板免費用！ Altera DE2 多媒體開發(fā)平臺，是學習數字邏輯、計算機組織和FPGA方面的一個理想工具。該板非常適合各大學課程在實驗室環(huán)境下的一系列設計項目和復雜尖端的數字系統(tǒng)的開發(fā)和應用。 發(fā)表于：3/4/2016 基于PCIe的高速接口設計 PCIe總線是第三代I/O總線的代表，提供高性能、高速、點到點的串行連接，支持單雙工傳輸，通過差分鏈路來互連設備。該設計由Xilinx公司的Virtex6 FPGA平臺和PC機組成，為了實現PFGA與CPU之間的高速通信，開發(fā)了基于FPGA IPcore 的PCIe總線 DMA數據傳輸平臺。通過硬件測試表明，該接口設計方案成本低，傳輸速率可以達到 15 Gb/s。 發(fā)表于：2/29/2016 基于FPGA的FLAC音頻硬解碼的設計與實現 針對高保真FLAC音頻播放系統(tǒng)中軟件解碼效率低下、占用系統(tǒng)資源大的問題，提出一種基于FPGA的FLAC音頻硬解碼的設計方案。分析了FLAC音頻基本編解碼原理，并詳細介紹了基于現場可編程門陣列(FPGA)器件的FLAC解碼器各模塊的設計思想和實現。利用Verilog語言在Quartus II 的開發(fā)環(huán)境中進行設計輸入與仿真驗證。實驗測試結果表明，該FLAC解碼器設計靈活、工作穩(wěn)定可靠、解碼效率高，可作為IP核應用于不同SoC的無損音頻播放系統(tǒng)中。 發(fā)表于：2/29/2016 改進稀疏表示的維吾爾族人臉識別算法 針對非均勻光照干擾維吾爾族人臉識別效果的問題，通過對傳統(tǒng)稀疏表示方法及對維吾爾族人臉圖像中存在的復雜光照問題的研究，提出了基于稀疏表示與偏微分方程組合來改善Retinex算法的維吾爾族人臉辨析方法。該方法首先由偏微分方程的方法改善Retinex，可以有效地減少光暈現象在反射系數圖中，進而取得原子庫在光照不變的情況，然后利用稀疏表示達到維吾爾族人臉在非均勻光照下的識別。通過實驗表明，該方法有效提高了稀疏表示方法在處理復雜光照維吾爾族人臉圖像時的識別效果,達到了魯棒性強、識別率高的目標。 發(fā)表于：2/26/2016 一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗證 近年來數據分類技術已經被廣泛應用于各類問題中，作為最重要的分類算法之一，K最近鄰法（KNN）也被廣泛使用。在過去的近50年，人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力?；贑UDA的KNN并行實現算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實現比在CPU上串行實現的速度提升數十倍，然而，CUDA在實現過程中包含了大量的冗余計算。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法，并通過OpenCL，在以GPU作為計算核心的異構系統(tǒng)上進行驗證，結果顯示提出的方法比CUDA快16倍。 發(fā)表于：2/26/2016 Intel Genuino 101 (Curie)云漢芯城，全網首發(fā)！ Intel Genuino 101 (Curie)云漢芯城，全網首發(fā)！ 英特爾智能硬件大賽?第二季指定參賽產品 發(fā)表于：2/26/2016 基于雙處理器系統(tǒng)的圖形生成電路研究與應用 機載顯示器分辨率越來越高，顯示內容越來越復雜，這對圖形生成電路提出了更高的要求。提出了一種基于雙處理器系統(tǒng)的圖形生成電路實現方法，以兩片DSP處理器作為繪圖核心，配合FPGA和SDRAM幀存構建硬件平臺，由主DSP進行繪圖任務分配，并將任務分配結果通過Linkport口傳遞給從DSP，主從DSP根據任務分配結果并行完成圖形生成算法運算，從DSP通過Linkport口向主DSP發(fā)送圖形數據，主DSP將圖形數據寫入SDRAM幀存中,配合FPGA對SDRAM進行乒乓操作完成圖形數據的實時生成與顯示。實驗結果表明，該方法與單處理器方案相比，在功耗僅增加15%的情況下圖形生成效率可提高53%以上，生成一幅1 024×768的EFIS電子飛行顯示系統(tǒng)畫面幀率可達86 f/s。 發(fā)表于：2/25/2016 ?…167168169170171172173174175176…?
