ZYNQ

ZYNQ系列是赛灵思公司(Xilinx)推出的行业第一个可扩展处理平台,旨在为视频监视、汽车驾驶员辅助以及工厂自动化等高端嵌入式应用提供所需的处理与计算性能水平。该系列四款新型器件得到了工具和IP 提供商生态系统的支持,将完整的 ARM® Cortex™-A9 MPCore 处理器片上系统 (SoC) 与 28nm 低功耗可编程逻辑紧密集成在一起,可以帮助系统架构师和嵌入式软件开发人员扩展、定制、优化系统,并实现系统级的差异化。

视频:PFP网络安全AI和模拟电源分析

PFP 网络安全结合人工智能和模拟功率分析,提供无与伦比的网络安全解决方案。通过 Zynq All Programmable SoC,PFP 能够执行复杂的机器学习和强大的实时信号处理 - 相较于需要数月检测威胁的竞争解决方案相比,可在毫秒内检测威胁。

惊人!Python+FPGA 实现FPGA开发大提速?!!

作者:清风流云

背景:
早年,关于FPGA的开发都是基于硬件描述语言,从开始的VHDL到现在更为流行的Verilog,软件应用也从由最开始的汇编语言发展到现在的c/c++实现,这些都是目前为大多数FPGA开发者所熟悉的FPGA发展路程。上个月,IEEE收录了一篇关于使用Python开发FPGA应用的论文,Python+FPGA会擦出怎样的火花呢?

Python + Zynq=PYNQ:

本视频主要演示 Design Interactive 的 ScreenADAPT®,这是一款自适应 X 光训练系统,适用于视觉检查应用,如行李检查。美国运输安全管理局 (TSA) 目前正在评估该系统。ScreenADAPT® 基于 EyeTech Digital Systems 的眼动跟踪技术,由 Zynq 全可编程 SoC 提供强大支持。

酷项目:基于Zynq SoC的D类音频放大器

作者:stark

音频放大器的目的是以要求的音量和功率水平在发声输出元件上重新产生真实、高效和低失真的输入音频信号,音频频率范围约为20Hz~20KHz,因此放大器必须在此频率范围内具有良好的频率响应,输出功率能力根据应用情况变化范围很宽,从数毫瓦(mW)的耳机,几瓦(W)的电视(TV)或个人计算机(PC)音频。D类音频放大器首次诞生于1958年,是指通过控制开关单元ON/OFF的方式来驱动扬声器的放大器。

之前产生过A类和B类音频放大器,但是都各有缺陷,比如A类音频功率放大器虽然声音清新透明,具有较高的保真度,但是功放效率低,损耗大;B类音频功率放大器虽然在A类的基础上效率有所提升,但是也仅为实际效率的50%左右。D类功放是放大元件处于开关工作状态的一种放大模式。无信号输入时放大器处于截止状态,不耗电。因此D类音频功率放大器功率损耗小,效率高,下面是D类音频放大器的详细介绍:

视觉导向应用中的可扩展解决方案

作者:前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman

在这篇文章中,前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 针对嵌入式视觉方面的问题进行了介绍,并解读了赛灵思 All Programmable Zynq® SoC 的独特解决方案。希望能为读者了解该领域的问题有所帮助。

一、嵌入式视觉四大普遍趋势

嵌入式视觉可划分为两个高级类别;感知环境和采取行动。视觉导向的机器人和无人机属于后面的采取行动类。

在民用领域,目前无人机是商业、医疗、农业、广播和执法应用中最热门的话题之一。对许多这样的应用,无人机可提供显著的优势。在广播和执法领域,无人机能够以低得多的成本提供之前需要直升机才能提供的能力。无人机还能执行预订服务,例如即将推出的 Amazon Prime 交货服务,或者如乌干达偏远地区的医疗产品交货服务。在农业应用中,无人机能使用高光谱成像来判断作物的健康状况。而这些应用,只不过是目前已经在使用或正在考虑使用无人机技术应用的冰山一角。

作者:stark

工业4.0是德国最先提出的来的国际科技发展战略计划,它指的是利用物联信息系统将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智慧化,最后达到快速有效个人化的产品供应。这意味着在大型工厂中心将部署更多的传感器、嵌入式终端设备、智能控制系统、实时通信系统以及智能监测系统。通过这个大型的智能互联系统,实现人与人、人与机器、机器与机器、服务与服务之间高效的协作,实现横向、纵向和端到端的高度集成。

在2017汉诺威工业博览会期间Plethora IIoT公司展示基于Xilinx Zynq SoC的用于大型工厂机器中心监测的仪器——Oberon系统,它采用了机器学习、机器视觉以及传感器融合技术,比如能够实时监测大型定位伺服电动机的功耗、温度以及角速度等参数,及时的察觉一些异常情况,工程师能够及时的安排维修,防止大型事故的出现,要知道一条生产线的停工给工厂带来的经济损失是非常巨大的。

图:Plethora IIoT公司推出的业内领先的工业物联网监测系统Oberon

作者:闲情逸致

背景:
本月初,在美国圣克拉拉召开了2017年度嵌入式视觉峰会(EVS),EVS是关于可扩展的计算机视觉和深度学习的大会,对于业内涉及视觉和相关技术的人而言,是一项非常重大的会议活动。EVS会议的出席者包括IP供应商如Imagination、半导体公司、算法开发人员和设备OEM厂商以及凡是对计算机视觉感兴趣的人。与会者在会议中不仅可以学习到计算机视觉和深度学习的最新应用、技术和技巧,还可以看到有关计算机视觉最新技术的demo,甚至可以和相关技术领域中的技术人员或创新者进行探讨。

TySOM-2A嵌入式原型板:

Xilinx ZYNQ器件包含Cortex-A9双核和丰富的可编程逻辑资源,作为业界领先的可编程SOC已应用到众多领域中,尤其在工业控制,机器视觉等市场有巨大的发展潜力。在提升性能的同时ZYNQ的硬件电路设计也给研发人员带来了挑战。文中,安富利Xilinx团队ZYNQ技术专家联合安富利TI团队的电源和信号链工程师将深入探讨ZYNQ器件在硬件开发中的关键技术以及具体应用方案,旨在为广大客户提供基于ZYNQ的硬件参考平台和完整解决方案。

视频:PFP 网络安全 AI 与模拟功耗智能分析

本视频由 PFP Cybersecurity 公司录制,PFP 的全称是 “Power Fingerprinting”,寓意能够察觉任务网络系统入侵的蛛丝马迹,该公司主要为用户提供系统安全保障的解决方案,其检测系统遭入侵的方法是通过功率消耗或者辐射的模式改变来检测潜在的安全漏洞。 PFP 网络安全方案结合了人工智能 (AI)和智能模拟功耗分析,以提供无与伦比的网络安全解决方案。得益于 Zynq All Programmable SoC,PFP 可以执行复杂的机器学习和强大的实时信号处理 —— 可实现在毫秒级检测威胁,竞争方案却需要几个月。

作者:stark

PFP的全称是“Power Fingerprinting”,寓意能够察觉任务网络系统入侵的蛛丝马迹,该公司主要为用户提供系统安全保障的解决方案,其检测系统遭入侵的方法是通过功率消耗或者辐射的模式改变来检测潜在的安全漏洞,这项技术首先会通过读出系统在正常使用状态下的功率消耗波动绘制一条基准线,之后通过实时监测便能发出系统异常报警,反应时间快达毫秒级。PFP公司在2015年成立,受到了美国国家安全部门以及各大互联网公司的资助。

除了大型数据中心需要强大的安全保障外,不断增长的物联网(IoT)也面临着严峻的系统安全问题,因此工程师在实现各种功能应用时也要设计不同的机制来抵制系统遭入侵和篡改。因此PFP Cybersecurity公司推出了基于功耗检测的IP应用。

PFP Cybersecurity功耗检测IP集成了机器学习算法提供下一代高速智能网络系统的安全防护功能,用户可以从PFP公司获取IP使用授权集成到自己的应用中。PFP公司推出的eMonitor就是采用这款IP实现的产品之一,eMonitor部署简单可以直接应用到物联网(IoT)、云系统等嵌入式系统应用场景中。

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