ザイリンクスは、5G New Radio（NR）展開向けに設計されたZynq RFSoCデジタルフロントエンド（DFE）デバイスを発表しました。同社のZynqUltraScaleアーキテクチャに基づいて、Zynq RFSoC DFEは、ザイリンクスRFSoCフ​​ァミリを拡張し、5G NRと新しい5G無線ユニット（RU）のレガシー4Gを効果的にサポートするために必要な計算集約型機能のハードIP実装を提供します。 5Gは、そのすべての可能性について、5Gインフラストラクチャ開発者に複数の課題をもたらします。スマートフォンやその他のモバイルデバイスの設計者は、増え続ける5Gチップセットから選択

（出典：Hyperstone） フラッシュメモリストレージは、私たちの周りのほぼすべての電子機器に遍在するコンポーネントです。購入時に商品と見なされる場合があります。しかし、産業機器での使用が求められる現実とは程遠い。ユースケースの観点から全体像を知らなくても、すべてのメモリが同じであると考えて、ギガバイトあたりの価格に基づいて純粋に決定するという罠に陥りがちです。多くの設計エンジニアは、高品質のフラッシュメモリと低品質のフラッシュメモリを区別するのが難しいと感じるかもしれません。大容量の最近のフラッシュは、通常、信頼性の向上を意味するものではありません。 システムレベルでのもう1つの観察

現代の車両の古い技術から新しい技術への移行の一環として、誘導位置センサーはホール効果センサーに取って代わることを目指しており、この移行は本質的に自動車センサーの劣化に関連する問題のより良い管理に結びついています。 たとえば、Microchip Technologyは、自動車のスロットルボディ、トランスミッションギアの検知、電子パワーステアリング、アクセルペダルなどの自動車用途向けの誘導位置センサーを発表しました。価値提案：位置測定は漂遊磁場の影響を受けず、外部の磁気デバイスを必要としません。 自動車エンジニアは、センサーがさまざまな温度で機能することを確認したいと考えていますが、機械的構造

Armは、アプリケーションプロセッサのCortex-A CPUコアと一緒に使用するのに適したmicroNPU（ニューラルプロセッシングユニット）IPの新しいバージョンを作成しました。リードライセンシーNXPは、ポーズ推定、ビデオでの多面認識とオブジェクト検出、基本的なキーワードスポッティング以外の音声認識などのAIアプリケーションを処理できるアプリケーションプロセッサの今後のファミリでこのIPを使用することを計画しています。 エートス-U65 2020年2月に発売されたArmの既存のmicroNPU製品であるEthos-U55は、Cortex-Mコアと並んでマイクロコントローラークラス

このシリーズのパート1では、3軸高精度MEMS加速度計の内部構造を確認しました。パート2では、ベースラインパフォーマンスを確立し、後続のデータ分析で予想されるノイズレベルの種類を検証するために、適切な開始データセットを取得する方法を確認しました。このシリーズの最終回では、安定性に影響を与える他の要因を調査し、3軸高精度MEMS加速度計の全体的なパフォーマンスを向上させるための機械システム設計の推奨事項を提供します。 設計における熱応力が十分に理解されると、慣性センサーのもう1つの重要な側面は、それらの長期安定性または再現性です。再現性とは、同じ条件で長期間にわたる連続測定の精度と定義されてい

カリフォルニアを拠点とするEDAベンダーであるMicroMagicは、世界最速のRISC-Vコアを搭載していることを以前に発表しましたが、さらに一歩進んで、コアを使用して3GHzで8,000コアマークを達成する独自の新しいパフォーマンスベンチマークを設定しました。 同社の共同創設者であるMarkSantoro氏は、次のように述べています。「5GHzと13,000 CoreMarkで世界最速のRISC-Vを達成した後、70mW未満の消費で3GHzで8,000を超えるCoreMarkを生成することで、新たなマイルストーンを達成しました。 Micro Magicは、世界クラスのEDAツールを利用し

私たちの生活は、ポータブルで接続されたガジェットによって変化しました。最も明白なのはスマートフォンですが、スマートウォッチ、フィットネストラッカー、ヒアラブルなど、他の多くのガジェットもあります。これらのデバイスは、処理能力とワイヤレス接続に裏打ちされたデータ収集を組み合わせています。 ただし、他のすべての機能の中でも、ガジェットをより機能的で直感的にするためのモーションセンサーの重要性を見落としがちです。スマートフォンの画面の向きを変更する場合でも、スマートウォッチで歩数を数える場合でも、頭の動きをXRメガネに合わせる場合でも、イヤフォンをタップして曲を変更する場合でも、モーションセンシン

複数のデジタル信号処理（DSP）ブロック、広帯域デジタル-アナログコンバーター（DAC）、および広帯域アナログ-デジタルコンバーター（ADC）を単一のモノリシックチップに統合することで、電力を大量に消費するFPGAリソースのオフロードが可能になります。以前に達成可能であったよりも高いレートでサンプリングできる、より小さなフットプリント、より低い電力、より多くのチャネル数のプラットフォームを可能にします。この新機能に加えて、これらの集積回路（IC）内に新しいマルチチップ同期（MCS）アルゴリズムが搭載されています。これにより、ユーザーは、システムに電力を供給したり、システムにソフトウェアを変更し

レーダーは、特にオブジェクトの識別/分類とより高い緯度の解像度を約束する進歩により、熱くなっています。これは、従来のレーダーでは不可能でした。これらの新しいイノベーションにより、レーダーは、高度に自動化された車両を開発している自動車メーカーやTierOneの間で最も人気のあるセンサーとして浮上しています。 レーダーシステムソリューション（出典：NXP） 自動車業界の高い期待に応えて、NXPセミコンダクターズは、同社のS32R45レーダープロセッサとTEF82xxと呼ばれる新しい77GHzトランシーバーで構成される一連の新しいレーダーセンサーチップセットをサンプリングすると発

グローバルナビゲーション衛星システム（GNSS）は、軌道上にある衛星を使用して、地球にバインドされたデバイスがナビゲーション情報を決定するのを支援するシステムを指します。受信機は通常、マルチラテレーションアルゴリズムを使用して、軌道を回る衛星に対する相対的な位置を推測します。この情報は通常、さまざまなタイミングと軌道パラメータで構成されており、受信機はそこから軌道を回る衛星に対する位置を推測できます。もともとは防衛目的で開発されましたが、このテクノロジーの有用性により、現在ではさまざまな消費者、商業、および工業製品に展開されています。 元の、そして最もよく知られているGNSSシステムは、米国

インストールと操作を簡素化するために、最新のホームセキュリティシステムは、ワイヤレスで環境を監視できなければなりません。これには、境界のセキュリティ、侵入検知、および薬の容器、金庫、その他の貴重品が隠されている場所など、家の中の敏感な領域のセキュリティの監視が含まれます。 ビデオ監視は可能ですが、不正な活動を検出するには高度な画像処理と分析が必要であり、プライバシーに関する懸念も生じます。従来のモーションセンサーはプライバシーの問題を解消しますが、電源とサポート電子機器が必要であり、製品のBOMコストが増加します。モーションディテクタには、センサーの出力をクラウドに中継するための、ある種の有

加速度計は素晴らしいセンサーであり、重力に対する方向と同じくらい変化する静的および動的な加速度を、橋の微妙な動きに合わせて感知できるようにします。これらのセンサーは、ディスプレイを傾けたときにディスプレイの向きを変える携帯電話グレードのデバイスから、軍用車両や宇宙船のナビゲートに役立つ輸出管理された戦術グレードのデバイスまで多岐にわたります。[1]ただし、ほとんどのセンサーと同様に、センサーがラボやベンチトップでうまく機能することは1つです。野生で制御されていない環境および温度のストレスに直面して、システムレベルでそのパフォーマンスを実現することはまったく別のことです。人間のように加速度計が生

アナログ・デバイセズ（ADI）とマイクロソフトは、シーンの状態に関係なく、より高い精度を提供することを目的として、飛行時間（ToF）3Dイメージングソリューションを作成するために協力しました。 ADIは、MicrosoftのAzure Kinect 3D ToFテクノロジーを活用し、その技術的なICとシステムの専門知識を追加して、採用しやすいソリューションを作成します。目標は、インダストリー4.0、自動車、ゲーム、拡張現実、計算写真やビデオ撮影などの分野で幅広い視聴者にリーチすることです。 業界市場のアナリストは、困難な環境で使用される3Dイメージングシステムの力強い成長を予測しており、イン

先進運転支援システム（ADAS）および自動運転車（AV）のセンシング技術を実装するための、単一の最も効果的な方法はあり得ないかもしれません。代わりに、魔法の数は6になる可能性があります。これは、すべての自動車メーカーが独自の方法で達成する方法を決定する6つの基本的な考慮事項のように、将来の車両にセンサーを統合するための独自のアプローチを作成することにつながります。 AutoSensブリュッセル2020仮想会議の閉会セッションで、専門家のパネルが適切なセンサーの組み合わせと、設計が安全性を決して損なうことがないようにする方法について議論しました。その逆も同様です。 パネリストは、自動車組み込み

このシリーズのパート1では、3軸高精度MEMS加速度計の内部構造を確認しました。この2番目の記事では、ベースラインパフォーマンスを確立するための適切な開始データセットを取得する方法を確認し、後続のデータ分析で予想されるノイズレベルの種類を検証します。 加速度計のアナログ出力は、データ分析のために任意のアナログデータ取得システムに接続できますが、メーカーは、既存の組み込みシステムでのプロトタイピングを容易にするために、顧客システムに直接配置するように最適化された評価ボードを提供することがよくあります。この記事の説明のために、スモールフォームファクター評価ボードEVAL-ADXL35xを使用しま

組み込みテクノロジーは進化しています—パフォーマンスが速くなり、コンパクトになり、コストが削減されます。グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）を備えたスーパーコンピューターは、片手で持ち、100米ドル未満で購入できます。人工知能（AI）の開発や機械学習に使用できます。自動運転車が車両を制御するために必要なAIモジュールは、車に収まるようになりました。上位5つのトレンドを見てみましょう。 ワイヤレス接続の爆発的な成長が起こっています Grand View Researchによると、モノのインターネットは2025年までに1兆米ドルの市場になると予測されています。これは、製造、小売

ほんの数年前は、機械学習（ML）、さらにはディープラーニング（DL）も、ゲートウェイ、エッジサーバー、またはデータによって実行されるエッジでのトレーニングと推論により、ハイエンドハードウェアでのみ実行できると想定されていました。センター。クラウドとエッジの間で計算リソースを分散する傾向が初期段階にあったため、それは当時の有効な仮定でした。しかし、このシナリオは、産業界と学界による集中的な研究開発努力のおかげで劇的に変化しました。 その結果、今日では、毎秒数兆回の操作（TOPS）を実行できるプロセッサーは、MLを実行する必要がありません。ますます多くのケースで、最新のマイクロコントローラーは、

USBやイーサネットなどの有線データ接続も、今日の最も要求の厳しいIoTエンドポイントに電力を供給するための効果的で便利なソリューションを提供できます。 IoTエンドポイントは通常、サイズも小さい非常に低電力のデバイスとして特徴付けられます。また、セルフパワーで動作する場合や、コイン電池で何年も動作するように設計されている場合もあります。実際には、IoTは、スマートセンサー、データロギングデバイス、スマートビルディングコントローラー、セキュリティデバイス（侵入者検出器やネットワークカメラなど）、その他多くの小売、企業、インフラストラクチャアプリケーション（図1）。 図1.IoTア

Bluetooth Low Energyを使用するカーアクセスシステムには、通常、中央モジュールと複数の衛星モジュール/ノードがあり、コントローラーエリアネットワーク（CAN）バスまたはローカル相互接続ネットワーク（LIN）バスのいずれかを介して通信します。衛星モジュールは、Bluetooth通信範囲を改善するために、車の周囲に物理的に分散されています。 システム設計者は、同じソフトウェアを使用して1つのPCBを設計し、車内への設置がBluetoothノードの位置に依存しないようにすることで、衛星モジュールの製造可能性を向上させたいと考えています。ただし、設置時の各衛星ノードのハードウェアと

安全にどこかに行くには、良いブレーキ、作動するテールライト、そしてハンドルの後ろに優れた反射神経を持つ人以上のものが必要です。ますます、あなたの車を道路に、そしてあなたの飛行機を空中に保つコンポーネントは、人間だけでなく、単に機械的でさえあります。これらは、複雑な異種マルチコアプロセッサで実行され、飛行管理システムからパワーステアリングまですべてを制御し、マイクロ秒単位で測定される厳密なタイミング期限まで実行する高度な組み込みソフトウェアです。 ここに課題があります。マルチコアシステムでのソフトウェアのタイミング動作は、そのシステムで実行されているソフトウェアとその入力だけでなく、他のコアで