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この記事では、AntmicroのRenodeのようなオープンソースの機能シミュレーターの使用がハードウェアとソフトウェアの共同設計の取り組みの不可欠な部分になる方法について説明します。 。 この記事では、AntmicroのRenodeのようなオープンソースの機能シミュレーターの使用が、ハードウェアとソフトウェアの共同設計の取り組みの不可欠な部分となる方法について説明します。 Semico Researchによると、市場が組み込みシステムにさらに多くのことを要求するにつれて、次世代SoCはより複雑になり、設計サイクルが長くなり、コストが上昇することになります。 デバイスメーカーにとって苛立

構造を紹介した後、この強力なデータオブジェクトの重要なアプリケーションのいくつかを見ていきます。次に、C言語の構文を調べて、構造を宣言します。最後に、データアライメントの要件を簡単に紹介します。メンバーの順序を並べ替えるだけで、構造のサイズを縮小できる可能性があることがわかります。 この記事では、組み込みCプログラミングの構造に関する基本的な情報を提供します。 構造を紹介した後、この強力なデータオブジェクトの重要なアプリケーションのいくつかを見ていきます。次に、C言語の構文を調べて、構造を宣言します。最後に、データアライメントの要件を簡単に紹介します。メンバーの順序を並べ替えるだけで、構造

EEは日常のどこでPythonを使用できますか？ Pythonが優れているアプリケーションを見てみましょう。 EEは日常のどこでPythonを使用できますか？ Pythonが優れているアプリケーションを見てみましょう。 前回の記事では、「エンジニアがPythonをわざわざ学ぶ必要があるのはなぜですか？」という質問を投げかけました。 それでは、Pythonが電気技師の仕事にどのように関連するかについて説明しましょう。 スイスアーミーナイフエンジニア EEは回路設計だけを扱うのではありません。私たちは、私たちが世話をしなければならない他の多くのタスクにも直面しています。ファームウェアの

埋め込みC言語のユニオンと呼ばれるデータオブジェクトについて学習します。 埋め込みC言語のユニオンと呼ばれるデータオブジェクトについて学びます。 組み込みCの構造体と共用体の違い このシリーズの前回の記事では、埋め込みCの構造により、さまざまなデータ型の変数をグループ化し、それらを単一のデータオブジェクトとして処理できることを説明しました。 構造に加えて、C言語は、さまざまなデータ型を単一のデータオブジェクトとしてグループ化できるユニオンと呼ばれる別のデータ構造をサポートします。この記事では、組合に関するいくつかの基本的な情報を提供します。まず、ユニオンを宣言する導入例を見てから、このデ

C言語の共用体を使用したデータのパックとアンパックについて学習します。 C言語の共用体を使用したデータのパックとアンパックについて学習します。 前回の記事では、ユニオンの元々のアプリケーションは、相互に排他的な変数用の共有メモリ領域を作成していたことを説明しました。ただし、時間の経過とともに、プログラマーは完全に異なるアプリケーションにユニオンを広く使用してきました。つまり、大きなデータオブジェクトからデータの小さな部分を抽出することです。この記事では、この特定の組合の適用について詳しく見ていきます。 データのパック/アンパックにユニオンを使用する ユニオンのメンバーは、共有メモリ領

この記事では、Cプログラムの配列をテキストファイルの値で初期化する方法を示します。 この記事では、テキストファイルの値を使用してCプログラムの配列を初期化する方法を示します。データはソースファイルに保存されません。プログラムのコンパイル時にファイルが読み込まれます。一次元および多次元配列が考慮されます。例では、RAMまたは不揮発性メモリへのアレイの配置と初期化に使用するデータファイルの選択を制御する方法も示しています。 例で使用されているコンパイラは、ターゲットとして32ビットマイクロコントローラを備えたARM用GCCです。すべての例で標準Cを使用し、このコンパイラで動作しました。 配

この記事では、よく知られているニューラルネットワークトポロジの基本的な理論と構造について説明します。 これは、ニューラルネットワークの設計、トレーニング、および評価の長い紹介として役立つ一連の記事の最初の記事です。目標は、多層パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャを実装するPythonコンピュータープログラムを使用して複雑な分類を実行することです。 パーセプトロンシリーズの残りの部分は、便利なようにここにあります： ニューラルネットワークを使用して分類を実行する方法：パーセプトロンとは何ですか？ 単純なパーセプトロンニューラルネットワークの例を使用してデータを分類

この記事では、パーセプトロンニューラルネットワークの基本的な機能を示し、トレーニングの目的を説明します。 この記事は、パーセプトロンニューラルネットワークに関するシリーズの一部です。 最初から始めたり、先に進んだりしたい場合は、他の記事をここでチェックできます： ニューラルネットワークを使用して分類を実行する方法：パーセプトロンとは何ですか？ 単純なパーセプトロンニューラルネットワークの例を使用してデータを分類する方法 基本的なパーセプトロンニューラルネットワークをトレーニングする方法 単純なニューラルネットワークトレーニングを理解する ニューラルネットワークのトレーニング理論の概要 ニ

この記事では、単純なニューラルネットワークの重みを自動的に生成できるPythonコードを紹介します。 パーセプトロンニューラルネットワークに関するAACのシリーズへようこそ。背景を最初から始めたり、先に進んだりする場合は、こちらの残りの記事をご覧ください： ニューラルネットワークを使用して分類を実行する方法：パーセプトロンとは何ですか？ 単純なパーセプトロンニューラルネットワークの例を使用してデータを分類する方法 基本的なパーセプトロンニューラルネットワークをトレーニングする方法 単純なニューラルネットワークトレーニングを理解する ニューラルネットワークのトレーニング理論の概要 ニューラル

この記事では、アプライアンスの機械的設計と電気的設計の両方に対応するための機能安全に関するIEC60730クラスB規格について説明します。これらの基準を満たすために、基準に含まれるものとコントローラーについて学びます。 多数の電化製品は、家庭での日常または定期的な活動を簡素化し、ユーザーが最小限のストレスで一貫してそれらを実行するのに役立ちます。彼らがきちんと働いているとき、彼らは素晴らしいです。ただし、障害が発生した場合、一部のアプライアンスは非常に安全でなくなり、火災などの重大な問題を引き起こす可能性があります。 安全性がアプライアンスに設計されていることを確認するために、国際電気標準

PowerQuadユニットのDualBiquad IIRエンジンを詳しく見て、時間領域でデータサンプルをフィルタリングおよび処理するために広く使用されている方法について学びます。 LPC55S69MCUで。 時間の経過とともに、または時間領域で収集されたデータサンプルを処理する場合、最も基本的な操作の1つは、データを「フィルタリング」することです。特に組み込みマイクロコントローラーの場合、データをデジタルフィルター処理して最良の結果を達成し、CPUを解放して他のタスクを実行する一般的な方法を理解することが重要です。 この記事では、時間領域でデータサンプルをフィルタリングおよび処理するた

この記事では、ArmデバッグインターフェイスまたはADIに特に注意を払いながら、JTAGとArmコアデバイスの共通部分について説明します。 これまでのJTAGに関するシリーズでは、テストアクセスポート（TAP）コントローラーとTAPステートマシンを含むIEEE1149.1標準について説明してきました。次に、コネクタの一般的なピン配置、市場で入手可能なJTAGインターフェースとデバッグプローブなど、JTAGでの作業に使用できるさまざまな物理インターフェースを確認しました。 この記事では、JTAG標準から少し逸脱し、代わりにJTAGがユビキタスARMコアデバイスにどのように実装されているかを見

この記事では、LPC55S69 MCUが高速フーリエ変換（FFT）を計算できるようにするPowerQuadの別の部分である変換エンジンについて説明します。 NXPのLPC55S69マイクロコントローラには、さまざまなアプリケーションに適した多くの機能が含まれています。 LPC55S69 MCUとそのPowerQuadユニットには、さまざまなタスクを完了するために使用される独自のコンポーネント（BiquadおよびTransform Engines）が含まれており、メインCPUコアを他の目的のために解放します。 前回の記事「組み込みマイクロコントローラーを使用したデジタルフィルタリングについ

この記事では、FPGAにステートマシンを実装するためにバイナリ、グレー、およびワンホットエンコーディングを使用した結果の実装の比較を示します。これらのエンコーディングは、多くの場合、合成および実装ツールによって評価および適用されるため、ソフトウェアがこれらの決定を行う理由を知ることが重要です。 有限状態マシン（FSM）は、ほぼすべてのデジタルシステムの非常に一般的な部分です。そのため、合成ツールはコードを検査してFSMを検出し、状態のエンコーディングを変更する可能性のある最適化を実行することがよくあります。ソースコードで状態を実装する値を慎重に選択して指定したかどうかは関係ありません。合成ツ

特定のFPGAに適したエンコーディングの種類を決定するプロセスを示す3つの実験に従います。 FPGAにはどのエンコーディングタイプを使用する必要がありますか？前回の記事で説明したように、通常、コンパイラーがこれを決定します。コンパイラーが決定する内容に従うことをお勧めします。 ただし、エンコーディングのタイプの違いと、コンパイラが特定の結論に達する理由を理解することが重要です。このことを念頭に置いて、この記事では、FPGAアプリケーションの例を示し、どのエンコーディングタイプが最適かを段階的に説明する実験について説明します。 このシリーズのこれまでのところ、Verilogを使用して有限状

この記事では、MOSトランジスタで発生する可能性のあるリーク電流をよりよく理解するために、MOSトランジスタの基本について説明します。 MOSトランジスタは、集積回路内のパッケージ密度を最大化するために縮小されています。これにより、酸化物の厚さが減少し、MOSデバイスのしきい値電圧が減少しました。より低いしきい値電圧では、漏れ電流が大きくなり、電力損失に寄与します。これが、MOSトランジスタのさまざまなタイプのリーク電流を知ることが重要である理由です。 さまざまなリーク電流成分を理解する前に、まずMOSトランジスタのコアの概念を再検討しましょう。これにより、トピックに関するより良い洞察を得

リーク電流は、特に低いしきい値電圧で、電力損失の原因となる可能性があります。 MOSトランジスタに見られる6種類のリーク電流について学びます。 MOSトランジスタについて説明する場合、短チャネルデバイスには基本的に6種類のリーク電流成分があります。 逆バイアス-pn接合リーク電流 サブスレッショルドリーク電流 ドレインによるバリア低下 V th ロールオフ 動作温度の影響 ゲート酸化物リーク電流への、およびゲート酸化物リーク電流を介したトンネリング 基板からゲート酸化物へのホットキャリア注入によるリーク電流 ゲート誘導ドレイン低下（GIDL）によるリーク電流 続行する前に、次

電源設計でバッテリー管理システム（BMS）が果たす役割と、その基本機能に必要なコンポーネントの概要を学びます。 今日、リチウムイオン電池は、最大265 Wh / kgのエネルギー密度で最高の地位を占めています。しかし、彼らは、過度のストレスを経験した場合に、そのすべてのエネルギーを時折破裂させて燃やすという評判があります。そのため、管理下に置くためにバッテリー管理システム（BMS）が必要になることがよくあります。 この記事では、BMSの概念の基本について説明し、典型的なBMSを構成するいくつかの基本的な部分について説明します。 基本的なBMS構成 図1に、主要なバッテリーの誤動作を防